自動調査に触発されて、ヘルメスエージェントを無限に(ある意味)強化させました。 私はHermes-agentにレンタルした5090とQwen3.5:4bを渡し、Hermesに最適なリサーチエージェントを作るように指示しました。提案されたワークフローは以下の通りです: -モデルでベンチマークを実行 - QLoRAを追加したり、微調整 - モデルをシステムメモリにロード -繰り返す その結果、DeepPlanningや関連ベンチマークでQwen3.5:27bを上回るモデルを作り、自身の性能をほぼ倍増させました(17.8から31.2へ)です もっと時間をかけて(7時間で行いました)このモデルは31.2を超え、反復を続けることもできるはずです。 これは@NousResearch @Tekniumハッカソンへの投稿で、素晴らしい製品を提供しています。 以下はファインチューンによる改善の図です(gpt-image-1.5で作成された画像)