Como funciona o sistema AskSim - Assistente de pesquisa de IA Visão geral da arquitetura Consulta do usuário → Progressive Response Orchestrator ├── Fase 1: Resposta Instantânea (200-300ms) │ └── Modelos rápidos (Llama-3.1-8B-fast) ├── Fase 2: Resposta Aprimorada (paralela) │ └── Modelos poderosos (Llama-3.3-70B), DeepSeek └── Fase 3: Aprimoramento de Pesquisa (condicional) └── Síntese → API Serper/Exa com citações Neste exemplo específico: 🔧 Aprimoramento progressivo explicado: Fase 1: Lhama-3.1-8B-Instrução-rápida - 8 bilhões de parâmetros - Otimizado para velocidade - Tempo de resposta de 200ms - Cobre 80% da qualidade da resposta Fase 2: Lhama-3.3-70B-Instruir - 70 bilhões de parâmetros - Modelo 8,75x maior - Adiciona nuances, exemplos, profundidade - Completa os 20% restantes Resultado: 100% de qualidade, 10x melhor UX. É como ter um assistente rápido que responde imediatamente, enquanto um professor prepara uma palestra detalhada em segundo plano. Características especiais 1. Respostas progressivas ultrarrápidas - 200ms para o primeiro token - Os usuários veem as respostas instantaneamente, não após 3+ segundos - Execução paralela de fases - aprimorada e execução de pesquisa simultaneamente - Aprimoramento progressivo (pesquisa → aprimorada instantânea →) 2. Integração de pesquisa inteligente - Detecção automática de consultas urgentes - Provedores de pesquisa dupla (Serper + Exa) 3. Sistema multimodelo com custo otimizado - Seleção de modelos baseada em camadas @nebiusaistudio - Níveis de qualidade: instantâneo → aprimorado → premium - Pagamentos usando x402 por @CoinbaseDev @yugacohler e @Sagaxyz__ @solana $CLSTR $DND