Wie das AskSim-System funktioniert - KI-Forschungsassistent Architekturübersicht Benutzeranfrage → Progressiver Antwortorchestrator ├── Phase 1: Sofortige Antwort (200-300ms) │ └── Schnelle Modelle (Llama-3.1-8B-fast) ├── Phase 2: Verbesserte Antwort (parallel) │ └── Leistungsstarke Modelle (Llama-3.3-70B), DeepSeek └── Phase 3: Suchverbesserung (bedingt) └── Serper/Exa API → Synthese mit Zitaten In diesem speziellen Beispiel: 🔧 Fortschrittliche Verbesserung erklärt: Phase 1: Llama-3.1-8B-Instruct-fast - 8 Milliarden Parameter - Optimiert für Geschwindigkeit - 200ms Antwortzeit - Deckt 80% der Antwortqualität ab Phase 2: Llama-3.3-70B-Instruct - 70 Milliarden Parameter - 8,75x größeres Modell - Fügt Nuancen, Beispiele, Tiefe hinzu - Vervollständigt die verbleibenden 20% Ergebnis: 100% Qualität, 10x bessere UX. Es ist, als hätte man einen schnellen Assistenten, der sofort antwortet, während ein Professor im Hintergrund eine detaillierte Vorlesung vorbereitet. Besondere Merkmale 1. Blitzschnelle progressive Antworten - 200ms bis zum ersten Token - Benutzer sehen Antworten sofort, nicht nach 3+ Sekunden - Parallele Ausführung der Phasen - verbesserte und Suchanfragen laufen gleichzeitig - Progressive Verbesserung (sofort → verbessert → Suche) 2. Intelligente Suchintegration - Automatische Erkennung zeitkritischer Anfragen - Duale Suchanbieter (Serper + Exa) 3. Kostenoptimiertes Multi-Modell-System - tierbasierte Modellauswahl @nebiusaistudio - Qualitätsstufen: sofort → verbessert → premium - Zahlungen mit x402 von @CoinbaseDev @yugacohler und @Sagaxyz__ @solana $CLSTR $DND