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。
dndNGMI
dndNGMI7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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