Hur AskSim-systemet fungerar - AI Research Assistant Översikt över arkitektur Användarfråga → Progressive Response Orchestrator ├── Fas 1: Omedelbart svar (200–300 ms) │ └── Snabba modeller (Lama-3.1-8B-fast) ├── Fas 2: Förbättrat svar (parallellt) │ └── Kraftfulla modeller (Llama-3.3-70B), DeepSeek └── Fas 3: Sökförbättring (villkorlig) └── Serper/Exa API → Syntes med citat I det här exemplet: 🔧 Progressiv förbättring förklarad: Fas 1: Lama-3.1-8B-instruera-snabbt - 8 miljarder parametrar - Optimerad för hastighet - Svarstid på 200 ms - Täcker 80 % av svarskvaliteten Fas 2: Lama-3.3-70B-instruera - 70 miljarder parametrar - 8.75x större modell - Tillför nyanser, exempel, djup - Slutför de återstående 20 % Resultat: 100 % kvalitet, 10 gånger bättre UX. Det är som att ha en snabb assistent som svarar direkt, medan en professor förbereder en detaljerad föreläsning i bakgrunden. Unika funktioner 1. Blixtsnabba progressiva svar - 200ms till första token - Användare ser svar direkt, inte efter 3+ sekunder - Parallell exekvering av faser - förbättrad och sökkörning samtidigt - Progressiv förbättring (omedelbar → förbättrad → sökning) 2. Intelligent sökintegration - Automatisk identifiering av tidskänsliga frågor - Dubbla sökleverantörer (Serper + Exa) 3. Kostnadsoptimerat system med flera modeller - Nivåbaserat modellval @nebiusaistudio - Kvalitetsnivåer: omedelbar → förbättrad → premium - Betalningar med x402 av @CoinbaseDev @yugacohler och @Sagaxyz__ @solana $CLSTR $DND