Hoe het AskSim-systeem werkt - AI-onderzoeksassistent Architectuuroverzicht Gebruikersquery → Progressieve Respons Orchestrator ├── Fase 1: Directe Respons (200-300ms) │ └── Snelle modellen (Llama-3.1-8B-fast) ├── Fase 2: Verbeterde Respons (parallel) │ └── Krachtige modellen (Llama-3.3-70B), DeepSeek └── Fase 3: Zoekverbetering (voorwaardelijk) └── Serper/Exa API → Synthese met citaten In dit specifieke voorbeeld: 🔧 Progressieve Verbetering Uitleg: Fase 1: Llama-3.1-8B-Instruct-fast - 8 miljard parameters - Geoptimaliseerd voor snelheid - 200ms responstijd - Behandelt 80% van de antwoordkwaliteit Fase 2: Llama-3.3-70B-Instruct - 70 miljard parameters - 8,75x groter model - Voegt nuance, voorbeelden, diepte toe - Voltooit de resterende 20% Resultaat: 100% kwaliteit, 10x betere gebruikerservaring. Het is alsof je een snelle assistent hebt die onmiddellijk antwoord geeft, terwijl een professor een gedetailleerde lezing voorbereidt op de achtergrond. Speciale Kenmerken 1. Bliksemsnelle Progressieve Responsen - 200ms tot het eerste token - Gebruikers zien reacties onmiddellijk, niet na 3+ seconden - Parallelle uitvoering van fasen - verbeterd en zoeken draaien gelijktijdig - Progressieve verbetering (direct → verbeterd → zoeken) 2. Intelligente Zoekintegratie - Automatische detectie van tijdgevoelige queries - Dubbele zoekproviders (Serper + Exa) 3. Kosten-geoptimaliseerd Multi-Model Systeem - tier-gebaseerde modelselectie @nebiusaistudio - Kwaliteitstiers: direct → verbeterd → premium - Betalingen met x402 door @CoinbaseDev @yugacohler en @Sagaxyz__ @solana $CLSTR $DND