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$CLSTR（佐贺）0xf11a9b22ea9d241607474c924561b39a1ff0bee3
嘿 AskSim: "AGI 中的新兴趋势是什么？"
⚡ 闪电般快速: 首次响应仅需 200 毫秒（不像其他人需要 3 秒！）
🔄 真正的并行处理: 即时、增强，所有搜索同时进行
📚 智能引用: 每个事实都有真实来源支持 [1], [2], [3]
🎯 智能后续问题: 仅需 2.5 秒就能提出 4 个深思熟虑的问题
技术栈: Llama-3.3-70B 用于合成，使用 Serper API 进行并行搜索，智能元数据提取，所有这些都经过精心编排以实现最佳性能。
Meta-Llama-3.1-8B
->
Llama-3.3-70B
->
@serperapi + Llama-3.3-70B 用于合成
->
后续问题 - Llama-3.3-70B
@AIatMeta @Sagaxyz__ @nebiusai
872
会把这个添加到我们的应用程序中！@flyingkittans 👏
7月15日 02:20
刚刚发布：x402 + Coinbase Onramp 集成
用户现在可以：
1. 触及付费墙
2. 购买 USDC
3. 支付并接收他们的内容
一切都可以一次完成，无需离开页面
1.47K
AskSim，开源LLM的编排，由x402和@CoinbaseDev、@Sagaxyz__以及@solana上的稳定币微交易提供支持。
7月15日 21:50
嘿 AskSim:
"下一个 Frontiers 事件是什么时候？"
@paradigm
并行阶段执行：
- 即时：Llama-3.1-8B（快速模型） - 立即开始
- 增强：Llama-3.3-70B - 并行开始
- 搜索：Serper API - 并行开始
- 使用 Llama-3.3-70B 进行搜索合成 @nebiusai
- 成功将引用添加到响应中
- 生成了 4 个后续问题
- 总时间：3.4 秒
1.06K
AskSim 现在使用 @serperapi 进行快速的 Google 搜索结果 👏
7月15日 18:36
我们应该为 AskSim 创建一个 @X 账户吗？
$DND $CLSTR @Sagaxyz__
480
我们应该为 AskSim 创建一个 @X 账户吗？
$DND $CLSTR @Sagaxyz__
7月15日 13:03
什么是 AskSim？
- 以 AI 为先的条件搜索
- 开源模型编排（系统使用多种模型 - Llama、Qwen、DeepSeek 等）
- 并行渐进处理
AI 助手在 200 毫秒内开始回答，逐步增强，并仅在需要时获取实时数据。
1.26K
什么是 AskSim？
- 以 AI 为先的条件搜索
- 开源模型编排（系统使用多种模型 - Llama、Qwen、DeepSeek 等）
- 并行渐进处理
AI 助手在 200 毫秒内开始回答，逐步增强，并仅在需要时获取实时数据。
7月15日 06:33
AskSim系统如何工作 - AI研究助手
架构概述
用户查询 → 逐步响应协调器
├── 第1阶段：即时响应（200-300毫秒）
│ └── 快速模型（Llama-3.1-8B-fast）
├── 第2阶段：增强响应（并行）
│ └── 强大模型（Llama-3.3-70B），DeepSeek
└── 第3阶段：搜索增强（条件）
└── Serper/Exa API → 合成与引用
在这个特定的例子中：
🔧 逐步增强解释：
第1阶段：Llama-3.1-8B-Instruct-fast
- 80亿参数
- 优化速度
- 200毫秒响应时间
- 覆盖80%的答案质量
第2阶段：Llama-3.3-70B-Instruct
- 700亿参数
- 模型大了8.75倍
- 增加细微差别、示例、深度
- 完成剩余的20%
结果：100%质量，10倍更好的用户体验。就像有一个快速的助手立即回答，而一位教授在后台准备详细的讲座。
特殊功能
1. 闪电般快速的逐步响应
- 200毫秒到第一个标记 - 用户立即看到响应，而不是在3秒以上后
- 阶段的并行执行 - 增强和搜索同时进行
- 逐步增强（即时 → 增强 → 搜索）
2. 智能搜索集成
- 自动检测时间敏感的查询
- 双重搜索提供者（Serper + Exa）
3. 成本优化的多模型系统
- 基于层级的模型选择 @nebiusaistudio
- 质量层级：即时 → 增强 → 高级
- 使用x402支付，由@CoinbaseDev @yugacohler和@Sagaxyz__ @solana
$CLSTR $DND
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