ispirato dalla ricerca automatica, ho fatto in modo che hermes-agent si migliorasse da solo, all'infinito (in un certo senso). Ho dato a hermes-agent un 5090 in affitto e Qwen3.5:4b e gli ho detto di creare il miglior agente di ricerca per hermes. Il flusso di lavoro proposto era: -Eseguire benchmark sul modello -aggiungere un QLoRA o fare un fine-tuning -caricare il modello nella memoria di sistema -ripetere e così via, alla fine ha creato un modello che ha superato Qwen3.5:27b (quasi raddoppiando le proprie prestazioni) in DeepPlanning (da 17.8 a 31.2) e nei benchmark correlati. Sono sicuro che con più tempo a disposizione (questo è stato fatto in 7 ore) questo modello potrebbe superare 31.2 e continuare a iterare. questa è una submission per l'hackathon @NousResearch @Teknium, prodotto straordinario che hanno qui. Di seguito è riportato un grafico del miglioramento per ogni fine-tuning (immagine realizzata con gpt-image-1.5)