Nous Research
Nous Research est un laboratoire d'IA open-source indépendant, axé sur la communauté, qui entraîne et publie des modèles de langage à poids ouverts et construit une infrastructure pour l'entraînement distribué, avec des recherches couvrant l'architecture, la synthèse de données, l'affinage et le raisonnement.
https://nousresearch.com/?ref=producthunt&utm_source=aipure
Informations sur le produit
Mis à jour:Jun 5, 2026
Qu'est-ce que Nous Research
Nous Research est une organisation américaine de recherche en IA open-source axée sur le développement de modèles de langage ouverts "de classe mondiale" et des outils nécessaires pour rendre le développement de modèles avancés plus accessible. Née d'un effort décentralisé et bénévole, elle est surtout connue pour la publication de modèles à poids ouverts (notamment la série Hermes) et la publication d'artefacts de recherche pratiques tels que des recettes d'entraînement et des évaluations. L'organisation met l'accent sur la disponibilité illimitée et une meilleure compréhension scientifique des modèles de langage, et articule sa mission autour de l'avancement des droits de l'homme et des libertés grâce à l'IA open-source.
Caractéristiques principales de Nous Research
Nous Research est un laboratoire d'IA indépendant qui se consacre à l'avancement des grands modèles linguistiques open-source et de l'infrastructure qui les entoure. Il entraîne et publie des modèles à poids ouverts (notamment les familles Hermes et DeepHermes), développe des méthodes de post-entraînement (y compris le "fine-tuning" et l'apprentissage par renforcement), et construit des outils pour l'orchestration d'agents et l'entraînement distribué. L'organisation met l'accent sur un développement transparent et axé sur la communauté et vise à soutenir les droits de l'homme et les libertés en rendant les modèles linguistiques puissants largement accessibles et réutilisables par les développeurs et les chercheurs.
Versions de LLM à poids ouverts (Hermes / DeepHermes): Publie des modèles de haute qualité, "instruction-tuned" et capables de raisonnement (y compris des modes hybrides "chat vs. raisonnement profond") conçus pour un déploiement pratique, une conversation multi-tours, l'utilisation d'outils et de solides performances générales.
Outils de post-entraînement et d'alignement: Se concentre sur le "fine-tuning", l'amélioration du raisonnement et le post-entraînement de type apprentissage par renforcement (par exemple, des travaux comme Atropos et des variantes de modèles telles que NousCoder) pour améliorer les capacités et le respect des instructions.
Coordination et infrastructure de l'entraînement distribué: Construit une infrastructure et des flux de travail de recherche pour coordonner le développement et l'expérimentation de modèles distribués et évolutifs, en ciblant des pipelines d'entraînement plus accessibles et moins centralisés.
Écosystème d'agents et d'orchestration: Développe des outils orientés agents (par exemple, Hermes Agent et le "compositeur" Nous-Forge prévu pour l'orchestration) pour aider les développeurs à créer des assistants utilisant des outils et des flux de travail automatisés.
Accès développeur via les API et les produits de chat: Offre des moyens d'utiliser les modèles Nous via des produits comme Nous Chat et une couche d'inférence/API, visant à faciliter l'intégration des modèles ouverts dans les applications.
Recherche appliquée en architecture LLM et synthèse de données: Travaille sur l'architecture des modèles, la synthèse de données, les approches d'évaluation et la recherche connexe pour améliorer la qualité des modèles open-source au-delà de l'optimisation axée sur les classements.
Cas d'utilisation de Nous Research
Support client et assistants d'entreprise: Déployez les modèles de la famille Hermes comme assistants de chat pour les services d'assistance, l'informatique interne, les RH et les questions-réponses basées sur les connaissances, en particulier lorsque les équipes préfèrent les modèles à poids ouverts pour le contrôle, la confidentialité ou l'hébergement sur site.
Agents utilisant des outils pour l'automatisation: Utilisez les outils Hermes Agent / d'orchestration pour créer des agents qui appellent des outils (recherche, navigateurs, fonctions) pour des tâches telles que la planification, la génération de rapports, le tri des tickets et les manuels d'exploitation.
Développement de logiciels et assistance au code: Appliquez les modèles de Nous axés sur le codage et les techniques de post-entraînement pour alimenter la génération de code, l'aide au débogage et le tutorat en programmation, utiles pour les startups, les outils de développement et les plateformes éducatives.
Recherche et expérimentation avec des modèles ouverts: Permettez aux universitaires et aux laboratoires de reproduire les résultats, d'effectuer des ablations et de tester de nouvelles méthodes de post-entraînement ou d'évaluation en utilisant des versions ouvertes et l'infrastructure associée.
Applications d'écriture créative et de jeu de rôle: Exploitez un comportement de dialogue multi-tours robuste (un objectif de la série Hermes) pour la fiction interactive, le dialogue de PNJ de jeu et les outils de collaboration créative à long contexte.
Déploiements sensibles à la confidentialité ou réglementés: Utilisez des modèles à poids ouverts dans des environnements qui nécessitent un contrôle plus strict des données (santé, juridique, finance) en hébergeant les modèles localement et en personnalisant le comportement via le "fine-tuning".
Avantages
Forte orientation open-source (versions à poids ouverts et développement axé sur la communauté).
Accent pratique sur l'utilisabilité dans le monde réel : "instruction tuning", appel d'outils/fonctions et flux de travail d'agents.
Recherche appliquée active sur l'architecture, la synthèse de données, le raisonnement et le post-entraînement.
Inconvénients
L'exécution de grands modèles à poids ouverts peut nécessiter des ressources de calcul et une expertise MLOps importantes par rapport aux API propriétaires entièrement gérées.
Les détails de l'écosystème et la maturité des produits peuvent varier selon les composants (modèles, agents, API), nécessitant une évaluation par cas d'utilisation.
Certains récits de tiers confondent le laboratoire avec des projets de blockchain/jetons ; les utilisateurs peuvent avoir besoin de vérifier ce qui est officiel par rapport au marketing externe.
Comment utiliser Nous Research
1) Découvrez ce que Nous Research propose: Rendez-vous sur https://nousresearch.com pour comprendre les offres principales : modèles de langage open-source, recherche appliquée en IA (architecture, synthèse de données, affinage, raisonnement) et infrastructure pour l'entraînement distribué.
2) Essayez les modèles Nous via le chat (sans code): Ouvrez https://chat.nousresearch.com et démarrez une conversation avec un modèle ouvert hébergé par Nous (par exemple, la famille Hermes). Utilisez ceci pour évaluer rapidement le comportement du modèle pour votre cas d'utilisation.
3) Créez un compte Nous (pour l'accès hébergé): Utilisez le portail/zone de compte Nous (décrit comme l'endroit où vous gérez votre compte et vos clés API) pour vous inscrire/vous connecter afin de pouvoir accéder aux fonctionnalités hébergées et générer des identifiants API.
4) Générez une clé API: Sur la page de gestion du compte/clé API, créez une nouvelle clé API. Stockez-la en toute sécurité (par exemple, dans un gestionnaire de mots de passe ou une variable d'environnement) car elle accorde un accès programmatique à l'inférence hébergée.
5) Examinez la documentation de l'API d'inférence: Ouvrez la documentation de l'API référencée par les pages de l'API d'inférence de Nous et identifiez les points de terminaison dont vous avez besoin (génération de texte/chat, appel de fonction/utilisation d'outils, mode JSON/conformité au schéma si pris en charge par le modèle choisi).
6) Effectuez votre première requête d'inférence hébergée: À l'aide de votre clé API, envoyez une requête de base à un modèle hébergé par Nous pour générer du texte ou exécuter une complétion de chat. Commencez par une invite minimale, confirmez que l'authentification fonctionne, puis itérez sur les invites et les paramètres.
7) Choisissez un modèle adapté à votre tâche: Parmi les modèles Nous disponibles (notamment la série Hermes), sélectionnez en fonction de vos besoins : coût/vitesse vs profondeur de raisonnement, longueur du contexte, et si vous avez besoin d'utiliser des outils, d'appeler des fonctions ou de sorties JSON structurées.
8) Contrôlez le comportement de raisonnement lorsqu'il est disponible: Si vous utilisez un modèle Hermes de raisonnement hybride qui le prend en charge, basculez le comportement de raisonnement du modèle à l'aide du contrôle documenté (par exemple, un booléen comme `reasoning.enabled`) pour basculer entre les réponses directes et les traces de raisonnement explicites.
9) Utilisez des sorties structurées (JSON/schéma) si nécessaire: Pour les flux de travail qui nécessitent une structure fiable (extracteurs, agents, pipelines), activez le mode JSON et/ou fournissez un schéma si le modèle sélectionné prend en charge la conformité au schéma, puis validez les sorties dans votre application.
10) Installez et utilisez Hermes Agent pour les flux de travail/l'automatisation: Visitez le site de documentation de Hermes Agent (hermes-agent.nousresearch.com/docs) et installez l'agent. Utilisez-le pour orchestrer des tâches en plusieurs étapes et intégrer l'utilisation d'outils (recherche web, automatisation de navigateur, génération d'images, TTS) en fonction de vos fournisseurs configurés.
11) Configurez les fournisseurs et les outils de Hermes Agent: Dans la configuration de Hermes Agent, connectez les points de terminaison de modèle choisis (hébergés par Nous ou d'autres points de terminaison pris en charge) et activez les intégrations d'outils si nécessaire. Si vous souhaitez une approche d'abonnement tout-en-un, utilisez le portail Nous où il est décrit comme regroupant les modèles et les passerelles d'outils sous un seul plan.
12) Ajoutez de la mémoire et de la personnalisation (facultatif): Si vous utilisez Hermes Agent, ajustez les paramètres de mémoire (par exemple, via des fichiers de configuration comme MEMORY.md/USER.md et la configuration de l'agent) ou installez un plugin de mémoire pour conserver les préférences et le contexte de projet à long terme.
13) Collaborez avec la communauté: Rejoignez le Discord de Nous (référencé dans les pages de l'API d'inférence) pour poser des questions, partager des résultats et apprendre les meilleures pratiques des autres développeurs utilisant les modèles et les outils de Nous.
14) Explorez et contribuez aux projets open-source: Parcourez l'organisation GitHub de Nous Research (par exemple, Hermes Agent et les projets d'infrastructure connexes). Déposez des problèmes, soumettez des demandes de tirage ou testez de nouvelles versions pour participer à l'écosystème open-source autour de Nous.
15) Appliquez les méthodes de Nous Research dans votre propre travail: Utilisez les domaines d'intérêt déclarés de Nous – architecture de modèle, synthèse de données, affinage et raisonnement – pour guider vos propres expériences : affinez les modèles ouverts, synthétisez des données d'instruction, évaluez la qualité du raisonnement et itérez sur les invites/agents pour votre domaine.
FAQ de Nous Research
Nous Research est une organisation de recherche en IA open-source qui entraîne des modèles linguistiques et construit une infrastructure pour coordonner l'entraînement distribué, en se concentrant sur les modèles linguistiques et les simulateurs centrés sur l'humain.
Vidéo de Nous Research
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