趙 敏行

H.A.L.O.（Hasetoshi's Advanced Logical Operator）は、S.D.A.P.思想に基づく独自設計のローカルAIシステムです。 Gemma3 4B（g34b）をベースモデルとし、Groq API（Llama3.3 70B）との自動対話によるSelf-Playカリキュラム学習で、5フェーズ・約99日間・4,800ペアのファインチューニングデータを生成・学習中。 説明・要約→質問応答→逆質問→批判的対話→全種類混合という難易度順のカリキュラム設計により、H.A.L.O.の人格定着と能力向上を目指しています。 学習環境はRTX 4070Ti（ローカル）とGoogle Colab（Tesla T4）の2本立てで、gemma3 4Bと12Bを並行してファインチューニング予定。 個人研究者が自前のハードウェアと無料APIのみで構築する、長期LLMトレーニングプロジェクトです。