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$CLSTR（佐賀）0xf11a9b22ea9d241607474c924561b39a1ff0bee3
嘿 AskSim: "AGI 的新興趨勢是什麼？"
⚡ 快如閃電: 首次回應在 200 毫秒內（不像其他人需要 3 秒！）
🔄 真正的並行處理: 即時、增強，所有搜索同時進行
📚 智能引用: 每個事實都有真實來源支持 [1], [2], [3]
🎯 智能後續問題: 只需 2.5 秒就能提出 4 個深思熟慮的問題
技術堆疊: Llama-3.3-70B 用於合成，與 Serper API 進行並行搜索，智能元數據提取，所有這些都協調以達到最佳性能。
Meta-Llama-3.1-8B
->
Llama-3.3-70B
->
@serperapi + Llama-3.3-70B 用於合成
->
後續問題 - Llama-3.3-70B
@AIatMeta @Sagaxyz__ @nebiusai
873
會將這個添加到我們的應用程式中！@flyingkittans 👏
7月15日 02:20
剛剛發佈：x402 + Coinbase Onramp 整合
用戶現在可以：
1. 遇到付費牆
2. 購買 USDC
3. 付款並接收他們的內容
一切都可以一次完成，無需離開頁面
1.47K
AskSim，開源 LLM 的協調，透過 @CoinbaseDev、@Sagaxyz__ 和 @solana 的 x402 及穩定幣微交易提供支持
7月15日 21:50
嘿 AskSim:
"下一個 Frontiers 活動是什麼時候？"
@paradigm
平行階段執行：
- 即時：Llama-3.1-8B（快速模型） - 立即開始
- 增強：Llama-3.3-70B - 平行開始
- 搜索：Serper API - 平行開始
- 使用 Llama-3.3-70B 進行搜索合成 @nebiusai
- 成功將引用添加到回應中
- 生成了 4 個後續問題
- 總時間：3.4 秒
1.06K
AskSim 現在使用 @serperapi 來獲得快速的 Google 搜尋結果 👏
7月15日 18:36
我們應該為 AskSim 創建一個 @X 帳戶嗎？
$DND $CLSTR @Sagaxyz__
481
我們應該為 AskSim 創建一個 @X 帳戶嗎？
$DND $CLSTR @Sagaxyz__
7月15日 13:03
什麼是 AskSim？
- 以 AI 為首的條件搜索
- 開源模型編排（系統使用多種模型 - Llama、Qwen、DeepSeek 等）
- 並行漸進處理
AI 助手在 200 毫秒內開始回答，逐步增強，並僅在需要時獲取實時數據。
1.26K
什麼是 AskSim？
- 以 AI 為首的條件搜索
- 開源模型編排（系統使用多種模型 - Llama、Qwen、DeepSeek 等）
- 並行漸進處理
AI 助手在 200 毫秒內開始回答，逐步增強，並僅在需要時獲取實時數據。
7月15日 06:33
AskSim 系統如何運作 - AI 研究助手
架構概述
用戶查詢 → 漸進式回應協調器
├── 第 1 階段：即時回應 (200-300 毫秒)
│ └── 快速模型 (Llama-3.1-8B-fast)
├── 第 2 階段：增強回應 (並行)
│ └── 強大模型 (Llama-3.3-70B)，DeepSeek
└── 第 3 階段：搜索增強 (條件)
└── Serper/Exa API → 帶引用的綜合
在這個特定的例子中：
🔧 漸進式增強解釋：
第 1 階段：Llama-3.1-8B-Instruct-fast
- 80 億個參數
- 優化速度
- 200 毫秒回應時間
- 覆蓋 80% 的答案質量
第 2 階段：Llama-3.3-70B-Instruct
- 700 億個參數
- 大 8.75 倍的模型
- 增加細微差別、例子、深度
- 完成剩餘的 20%
結果：100% 的質量，10 倍更好的用戶體驗。就像有一位快速的助手立即回答，而一位教授在背景中準備詳細的講座。
特殊功能
1. 閃電般快速的漸進式回應
- 200 毫秒到第一個標記 - 用戶立即看到回應，而不是在 3 秒以上後
- 階段的並行執行 - 增強和搜索同時運行
- 漸進式增強 (即時 → 增強 → 搜索)
2. 智能搜索整合
- 自動檢測時間敏感的查詢
- 雙重搜索提供者 (Serper + Exa)
3. 成本優化的多模型系統
- 基於層級的模型選擇 @nebiusaistudio
- 質量層級：即時 → 增強 → 高級
- 使用 x402 進行支付 @CoinbaseDev @yugacohler 和 @Sagaxyz__ @solana
$CLSTR $DND
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