AskSim系统如何工作 - AI研究助手 架构概述 用户查询 → 逐步响应协调器 ├── 第1阶段：即时响应（200-300毫秒） │ └── 快速模型（Llama-3.1-8B-fast） ├── 第2阶段：增强响应（并行） │ └── 强大模型（Llama-3.3-70B），DeepSeek └── 第3阶段：搜索增强（条件） └── Serper/Exa API → 合成与引用 在这个特定的例子中： 🔧 逐步增强解释： 第1阶段：Llama-3.1-8B-Instruct-fast - 80亿参数 - 优化速度 - 200毫秒响应时间 - 覆盖80%的答案质量 第2阶段：Llama-3.3-70B-Instruct - 700亿参数 - 模型大了8.75倍 - 增加细微差别、示例、深度 - 完成剩余的20% 结果：100%质量，10倍更好的用户体验。就像有一个快速的助手立即回答，而一位教授在后台准备详细的讲座。 特殊功能 1. 闪电般快速的逐步响应 - 200毫秒到第一个标记 - 用户立即看到响应，而不是在3秒以上后 - 阶段的并行执行 - 增强和搜索同时进行 - 逐步增强（即时 → 增强 → 搜索） 2. 智能搜索集成 - 自动检测时间敏感的查询 - 双重搜索提供者（Serper + Exa） 3. 成本优化的多模型系统 - 基于层级的模型选择 @nebiusaistudio - 质量层级：即时 → 增强 → 高级 - 使用x402支付，由@CoinbaseDev @yugacohler和@Sagaxyz__ @solana $CLSTR $DND