Cách Hệ Thống AskSim Hoạt Động - Trợ Lý Nghiên Cứu AI Tổng Quan Kiến Trúc Truy vấn của người dùng → Bộ điều phối phản hồi tiến bộ ├── Giai đoạn 1: Phản hồi ngay lập tức (200-300ms) │ └── Mô hình nhanh (Llama-3.1-8B-fast) ├── Giai đoạn 2: Phản hồi nâng cao (song song) │ └── Mô hình mạnh mẽ (Llama-3.3-70B), DeepSeek └── Giai đoạn 3: Tăng cường tìm kiếm (có điều kiện) └── Serper/Exa API → Tổng hợp với trích dẫn Trong ví dụ cụ thể này: 🔧 Giải thích về Tăng cường Tiến bộ: Giai đoạn 1: Llama-3.1-8B-Instruct-fast - 8 tỷ tham số - Tối ưu hóa cho tốc độ - Thời gian phản hồi 200ms - Đáp ứng 80% chất lượng câu trả lời Giai đoạn 2: Llama-3.3-70B-Instruct - 70 tỷ tham số - Mô hình lớn hơn 8.75 lần - Thêm sắc thái, ví dụ, chiều sâu - Hoàn thành 20% còn lại Kết quả: 100% chất lượng, UX tốt hơn 10 lần. Nó giống như có một trợ lý nhanh chóng trả lời ngay lập tức, trong khi một giáo sư chuẩn bị một bài giảng chi tiết ở phía sau. Tính Năng Đặc Biệt 1. Phản hồi Tiến bộ Siêu Tốc - 200ms đến token đầu tiên - Người dùng thấy phản hồi ngay lập tức, không phải sau 3+ giây - Thực thi song song các giai đoạn - nâng cao và tìm kiếm chạy đồng thời - Tăng cường tiến bộ (ngay lập tức → nâng cao → tìm kiếm) 2. Tích Hợp Tìm Kiếm Thông Minh - Phát hiện tự động các truy vấn nhạy cảm về thời gian - Hai nhà cung cấp tìm kiếm (Serper + Exa) 3. Hệ Thống Đa Mô Hình Tối Ưu Chi Phí - lựa chọn mô hình theo cấp độ @nebiusaistudio - Các cấp độ chất lượng: ngay lập tức → nâng cao → cao cấp - Thanh toán bằng x402 bởi @CoinbaseDev @yugacohler và @Sagaxyz__ @solana $CLSTR $DND