Jak funguje systém AskSim - výzkumný asistent AI Přehled architektury Uživatelský dotaz → systému Progressive Response Orchestrator ├── Fáze 1: Okamžitá odezva (200-300 ms) │ └── Rychlé modely (Llama-3.1-8B-fast) ├── Fáze 2: Rozšířená odezva (paralelní) │ └── Výkonné modely (Llama-3.3-70B), DeepSeek └── Fáze 3: Vylepšení vyhledávání (podmíněné) └── Serper/Exa API → Syntéza s citacemi V tomto konkrétním příkladu: 🔧 Vysvětlení postupného vylepšování: Fáze 1: Lama-3.1-8B-Instruovat-rychle - 8 miliard parametrů - Optimalizováno pro rychlost - Doba odezvy 200 ms - Pokrývá 80 % kvality odpovědí Fáze 2: Lama-3.3-70B-Instrukce - 70 miliard parametrů - 8,75x větší model - Přidává nuance, příklady, hloubku - Doplní zbývajících 20 % Výsledek: 100% kvalita, 10x lepší UX. Je to jako mít rychlého asistenta, který okamžitě odpovídá, zatímco profesor si na pozadí připravuje podrobnou přednášku. Speciální funkce 1. Bleskurychlé progresivní reakce - 200 ms na první token - Uživatelé vidí odpovědi okamžitě, ne po 3+ sekundách - Paralelní provádění fází - vylepšené a vyhledávání běží současně - Progresivní vylepšování (okamžité → vylepšené vyhledávání →) 2. Inteligentní integrace vyhledávání - Automatická detekce časově citlivých dotazů - Dva poskytovatelé vyhledávání (Serper + Exa) 3. Nákladově optimalizovaný systém více modelů - Výběr modelu na základě úrovně @nebiusaistudio - Úrovně kvality: okamžité → vylepšené → prémiové - Platby pomocí x402 od @CoinbaseDev @yugacohler a @Sagaxyz__ @solana $CLSTR $DND