المواضيع الرائجة
#
Bonk Eco continues to show strength amid $USELESS rally
#
Pump.fun to raise $1B token sale, traders speculating on airdrop
#
Boop.Fun leading the way with a new launchpad on Solana.
ما هو AskSim؟
- الذكاء الاصطناعي أولا مع البحث الشرطي
- تنسيق النموذج مفتوح المصدر (يستخدم النظام مجموعة من النماذج - Llama و Qwen و DeepSeek وغيرها)
- المعالجة التدريجية المتوازية
مساعد الذكاء الاصطناعي الذي يبدأ في الرد في 200 مللي ثانية ، ويحسن تدريجيا ، ويجلب البيانات في الوقت الفعلي فقط عند الحاجة.

15 يوليو، 06:33
كيف يعمل نظام AskSim - مساعد أبحاث الذكاء الاصطناعي
نظرة عامة على الهندسة المعمارية
استعلام المستخدم → منسق الاستجابة التقدمية
├── المرحلة 1: الاستجابة الفورية (200-300 مللي ثانية)
│ └─── نماذج سريعة (Llama-3.1-8B-fast)
├── المرحلة 2: الاستجابة المحسنة (متوازية)
│ └── نماذج قوية (Llama-3.3-70B) ، DeepSeek
└── المرحلة 3: تحسين البحث (مشروط)
└── Serper / Exa API → التوليف مع الاستشهادات
في هذا المثال بالذات:
🔧 شرح التحسين التدريجي:
المرحلة 1: Llama-3.1-8B-Instruct-fast
- 8 مليارات معلمة
- محسن للسرعة
- وقت استجابة 200 مللي ثانية
- يغطي 80٪ من جودة الإجابة
المرحلة 2: Llama-3.3-70B-Instruct
- 70 مليار معلمة
- نموذج أكبر بمقدار 8.75 مرة
- يضيف فارق بسيط وأمثلة وعمق
- يكمل ال 20٪ المتبقية
النتيجة: جودة 100٪ ، تجربة مستخدم أفضل 10 مرات. إنه مثل وجود مساعد سريع يجيب على الفور ، بينما يقوم الأستاذ بإعداد محاضرة مفصلة في الخلفية.
ميزات خاصة
1. استجابات تقدمية سريعة البرق
- 200 مللي ثانية إلى الرمز المميز الأول - يرى المستخدمون الردود على الفور ، وليس بعد 3+ ثوان
- التنفيذ المتوازي للمراحل - تحسين وتشغيل البحث في وقت واحد
- التحسين التدريجي (بحث فوري → محسن →)
2. تكامل البحث الذكي
- الكشف التلقائي عن الاستعلامات الحساسة للوقت
- موفري البحث المزدوج (Serper + Exa)
3. نظام متعدد النماذج محسن من حيث التكلفة
- اختيار النموذج المستند إلى الطبقة @nebiusaistudio
- مستويات الجودة: → فوري → متميز
- المدفوعات باستخدام x402 حسب @CoinbaseDev @yugacohler و @Sagaxyz__ @solana
$CLSTR $DND
3.39K
الأفضل
المُتصدِّرة
التطبيقات المفضلة