كيف يعمل نظام AskSim - مساعد أبحاث الذكاء الاصطناعي نظرة عامة على الهندسة المعمارية استعلام المستخدم → منسق الاستجابة التقدمية ├── المرحلة 1: الاستجابة الفورية (200-300 مللي ثانية) │ └─── نماذج سريعة (Llama-3.1-8B-fast) ├── المرحلة 2: الاستجابة المحسنة (متوازية) │ └── نماذج قوية (Llama-3.3-70B) ، DeepSeek └── المرحلة 3: تحسين البحث (مشروط) └── Serper / Exa API → التوليف مع الاستشهادات في هذا المثال بالذات: 🔧 شرح التحسين التدريجي: المرحلة 1: Llama-3.1-8B-Instruct-fast - 8 مليارات معلمة - محسن للسرعة - وقت استجابة 200 مللي ثانية - يغطي 80٪ من جودة الإجابة المرحلة 2: Llama-3.3-70B-Instruct - 70 مليار معلمة - نموذج أكبر بمقدار 8.75 مرة - يضيف فارق بسيط وأمثلة وعمق - يكمل ال 20٪ المتبقية النتيجة: جودة 100٪ ، تجربة مستخدم أفضل 10 مرات. إنه مثل وجود مساعد سريع يجيب على الفور ، بينما يقوم الأستاذ بإعداد محاضرة مفصلة في الخلفية. ميزات خاصة 1. استجابات تقدمية سريعة البرق - 200 مللي ثانية إلى الرمز المميز الأول - يرى المستخدمون الردود على الفور ، وليس بعد 3+ ثوان - التنفيذ المتوازي للمراحل - تحسين وتشغيل البحث في وقت واحد - التحسين التدريجي (بحث فوري → محسن →) 2. تكامل البحث الذكي - الكشف التلقائي عن الاستعلامات الحساسة للوقت - موفري البحث المزدوج (Serper + Exa) 3. نظام متعدد النماذج محسن من حيث التكلفة - اختيار النموذج المستند إلى الطبقة @nebiusaistudio - مستويات الجودة: → فوري → متميز - المدفوعات باستخدام x402 حسب @CoinbaseDev @yugacohler و @Sagaxyz__ @solana $CLSTR $DND