我认真看 Hermes Agent，不是因为它2.9万Star，而是因为那条 hermes claw migrate。一个新框架敢把"把旧用户整套资产搬过来"做成默认入口，这事本身就很说明问题。
养了很多只龙虾，虽然有几只已稳定在岗，但依旧对OpenClaw脆弱的记忆机制感到恼火，明明昨晚千叮万嘱的工作流，第二天一早就忘的一干二净。虽然也找了各种补丁给OpenClaw打上，但效果却各种不尽人意。
在复杂的城市场景中，HERMES 不仅能准确预测未来三秒的车辆与环境动态（如红圈中标注的货车），还能对当前场景进行深度理解和问答（如准确识别出 “星巴克” 并描述路况）。
如果可以使用世界上所有的算力来训练AI模型，会怎么样？近日，凭借发布了开源的Hermes 3（基于Llama 3.1）而引起广泛关注的Nous Research，再次宣布了一项重大突破——DisTrO（分布式互联网训练）。
Mixtral 8x7B模型开源后，AI社区再次迎来一大波微调实践。来自Nous Research应用研究小组团队微调出新一代大模型Nous-Hermes 2 Mixtral 8x7B，在主流基准测试中击败了Mixtral Instruct。
从 Llama、Llama 2 到 Mixtral 8x7B，开源模型的性能记录一直在被刷新。由于 Mistral 8x7B 在大多数基准测试中都优于 Llama 2 70B 和 GPT-3.5，因此它也被认为是一种「非常接近 GPT-4」的开源选项。
