AskSim 系統如何運作 - AI 研究助手 架構概述 用戶查詢 → 漸進式回應協調器 ├── 第 1 階段：即時回應 (200-300 毫秒) │ └── 快速模型 (Llama-3.1-8B-fast) ├── 第 2 階段：增強回應 (並行) │ └── 強大模型 (Llama-3.3-70B)，DeepSeek └── 第 3 階段：搜索增強 (條件) └── Serper/Exa API → 帶引用的綜合 在這個特定的例子中： 🔧 漸進式增強解釋： 第 1 階段：Llama-3.1-8B-Instruct-fast - 80 億個參數 - 優化速度 - 200 毫秒回應時間 - 覆蓋 80% 的答案質量 第 2 階段：Llama-3.3-70B-Instruct - 700 億個參數 - 大 8.75 倍的模型 - 增加細微差別、例子、深度 - 完成剩餘的 20% 結果：100% 的質量，10 倍更好的用戶體驗。就像有一位快速的助手立即回答，而一位教授在背景中準備詳細的講座。 特殊功能 1. 閃電般快速的漸進式回應 - 200 毫秒到第一個標記 - 用戶立即看到回應，而不是在 3 秒以上後 - 階段的並行執行 - 增強和搜索同時運行 - 漸進式增強 (即時 → 增強 → 搜索) 2. 智能搜索整合 - 自動檢測時間敏感的查詢 - 雙重搜索提供者 (Serper + Exa) 3. 成本優化的多模型系統 - 基於層級的模型選擇 @nebiusaistudio - 質量層級：即時 → 增強 → 高級 - 使用 x402 進行支付 @CoinbaseDev @yugacohler 和 @Sagaxyz__ @solana $CLSTR $DND