トレンドトピック
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Bonk Eco continues to show strength amid $USELESS rally
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Pump.fun to raise $1B token sale, traders speculating on airdrop
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Boop.Fun leading the way with a new launchpad on Solana.
dndNGMI
エージェント、スウォーム、オープンワールドゲーム
$DND AvuNqYe1Rj6eEzan78NYJ1nD3Ldt6CT8wpwGNrE2ポンプ
$CLSTR(佐賀県)0xf11a9b22ea9d241607474c924561b39a1ff0bee3
AskSimさん:「AGIの新たなトレンドは何ですか?」
⚡ 超高速:200ミリ秒で最初の応答(他のもののように3秒ではありません!
🔄 真の並列処理:即時、拡張、検索のすべてが同時に実行されます
📚 スマート引用:実際の情報源に裏打ちされたすべての事実[1]、[2]、[3]
🎯 インテリジェントなフォローアップ:わずか2.5秒で4つの思慮深い質問
技術スタック:合成用のLlama-3.3-70B、Serper APIによる並列検索、スマートメタデータフェッチ、すべてが最適なパフォーマンスのために調整されています。
メタラマ-3.1-8B
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ラマ-3.3-70B
->
@serperapi + Llama-3.3-70B (合成用)
->
フォローアップの質問 - Llama-3.3-70B
@AIatMeta @Sagaxyz__ @nebiusai
875
これを私たちのアプリに追加します!👏 @flyingkittans
7月15日 02:20
出荷されたばかり:x402 + Coinbase Onramp統合
ユーザーは次のことができるようになりました。
1.ペイウォールを打つ
2. USDCを購入する
3. コンテンツの支払いと受け取り
ページを離れることなく、一度にすべて
1.47K
AskSimは、オープンソースのLLMのオーケストレーションで、x402と@CoinbaseDev、@Sagaxyz__、@solanaのステーブルコインマイクロトランザクションを搭載
7月15日 21:50
AskSimさん、こんにちは。
「次のフロンティアイベントはいつまでですか?」
@paradigm
並列フェーズの実行:
- インスタント:Llama-3.1-8B(高速モデル)-すぐに開始
- 強化:Llama-3.3-70B - 並行して開始
- 検索: Serper API - 並列で開始
- Llama-3.3-70Bをサーチシンセシス@nebiusaiに使用
- 回答に引用を正常に追加しました
- 4つのフォローアップ問題を生成しました
- 合計時間:3.4秒
1.06K
AskSimは現在、@serperapiを使用してGoogleの検索結果👏を超高速で表示しています
7月15日 18:36
AskSimの@Xアカウントを作成する必要がありますか?
$DND $CLSTR @Sagaxyz__
483
AskSimの@Xアカウントを作成する必要がありますか?
$DND $CLSTR @Sagaxyz__
7月15日 13:03
AskSimとは?
- 条件付き検索によるAIファースト
- オープンソースモデルオーケストレーション(システムはLlama、Qwen、DeepSeekなどのさまざまなモデルを使用します)
- 並列プログレッシブ処理
200msで応答を開始し、徐々に強化し、必要なときだけリアルタイムデータを取得するAIアシスタント。
1.26K
AskSimとは?
- 条件付き検索によるAIファースト
- オープンソースモデルオーケストレーション(システムはLlama、Qwen、DeepSeekなどのさまざまなモデルを使用します)
- 並列プログレッシブ処理
200msで応答を開始し、徐々に強化し、必要なときだけリアルタイムデータを取得するAIアシスタント。
7月15日 06:33
AskSimシステムの仕組み - AIリサーチアシスタント
アーキテクチャの概要
ユーザー クエリ → プログレッシブ レスポンス オーケストレーター
├── フェーズ1:即時応答(200-300ms)
│ └──高速モデル(Llama-3.1-8B-fast)
├── フェーズ2:対応強化(並行)
│ └──パワフルモデル(Llama-3.3-70B)、DeepSeek
└── フェーズ3:検索強化(条件付き)
└── Serper/Exa API → 引用付き合成
この例では、次のようになります。
🔧 プログレッシブエンハンスメントの説明:
フェーズ 1: Llama-3.1-8B-Instruct-fast
- 80億のパラメータ
- 速度の最適化
- 応答時間:200ms
- 回答品質の80%をカバー
フェーズ 2: Llama-3.3-70B-Instruct
- 700億のパラメータ
- 8.75xより大きいモデル
- ニュアンス、例、深みを追加します
- 残りの20%を完了する
結果:100%の品質、10倍優れたUXを実現。これは、教授がバックグラウンドで詳細な講義を準備している間、すぐに答える素早いアシスタントがいるようなものです。
特別な機能
1. 電光石火のプログレッシブレスポンス
- 最初のトークンまで200ms-ユーザーは3+秒後ではなく、すぐに応答を見ることができます
- フェーズの並列実行 - 拡張と検索の同時実行
- プログレッシブエンハンスメント(インスタント→エンハンスメント→検索)
2. インテリジェントな検索統合
- 時間的制約のあるクエリの自動検出
- デュアルサーチプロバイダー(Serper + Exa)
3. コスト最適化マルチモデルシステム
- 階層ベースのモデル選択@nebiusaistudio
- 品質レベル:インスタント→エンハンスド→プレミアム
- x402を使用した@CoinbaseDev @yugacohlerおよび@Sagaxyz__ @solanaによる支払い
$CLSTR $DND
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