監督式微調資料集
產出高品質的 prompt-response 配對與 chain-of-thought 示範，用於監督式微調，幫助模型在強化學習前先學習任務行為。
AfterQuery
認領AfterQuery 是一家應用研究實驗室，為基礎模型開發打造訓練資料與評估環境，協助模型團隊與企業蒐集專家推理、工具使用與工作流程行為。
概覽
AfterQuery 是一家應用研究實驗室，專注於為基礎模型開發整理資料解決方案。其公開定位聚焦於捕捉專家如何思考，並將這些推理、判斷與工作流程行為轉化為模型可學習的訓練資料。
該公司的產品範圍涵蓋監督式微調資料、強化學習訊號、代理環境、電腦使用軌跡，以及供企業使用的客製化資料集。網站也將這項工作置於對真實專業情境中模型失敗位置的研究脈絡下，因此資料集與環境的設計是圍繞這些失敗模式，而非泛用輸出。
核心能力
基於規則與驗證器的 RL
結合專家撰寫的規則與自動驗證器，為推理、程式碼生成與指令遵循任務的輸出評分。
工具呼叫環境
在 API、MCP servers 與開發者工具之上建立客製化 RL 環境，讓模型能在類似工作流程的情境中練習工具使用並從錯誤中恢復。
電腦使用與瀏覽器使用 trajectories
結合瀏覽器與桌面環境，以及由人類示範的 trajectories，訓練 agents 處理多步驟軟體任務。
企業資料解決方案
為企業建立客製化資料集與顧問合作案，包括垂直領域 AI 工作與端到端代理部署。
領域特定訓練覆蓋
涵蓋專業領域、深度研究、多模態任務、程式碼生成與損失分析，以鎖定特定模型缺口。
適用情境
基礎模型訓練
正在打造基礎模型的團隊可使用專家示範、偏好訊號與具驗證器支持的訓練資料，提升推理與指令遵循能力。
企業 AI 計畫
企業可委託客製化資料集與垂直領域諮詢，以解決特定領域的模型缺口與導入挑戰。
代理開發與評估
從事代理開發的產品團隊可在 API、MCP、瀏覽器或桌面環境中訓練與評估工具使用、錯誤恢復與工作流程執行。
失敗模式研究
研究團隊可透過損失分析與鎖定模型在專業場景中失效之處的整理資料集，研究模型失敗模式。
程式碼生成改進
工程團隊可使用程式碼生成資料集與除錯軌跡，提升面向生產環境的編碼行為與架構推理。
Pros and Cons
Pros
- 涵蓋 SFT、RL、RLHF、工具使用、瀏覽器使用、程式碼生成、多模態工作與企業資料集等廣泛範圍。
- 聚焦專家推理、決策、取捨與工作流程行為，而不只是最終輸出。
- 同時提供現成資料與客製化合作，適合有特定能力缺口的組織。
- 包含可反映真實工具、API 與軟體工作流程的環境與 trajectories。
- 發佈關於訓練資料、SFT、偏好訓練與評估設計的教育性知識庫內容。
Cons
- 公開網站未提供包含方案細節的最新定價頁；目前 pricing URL 會回傳未找到頁面。
- 網站對功能深度的描述屬於高層次，公開頁面未揭露技術實作細節或整合文件。
FAQ
AfterQuery 是什麼？
AfterQuery 被定位為一家應用研究實驗室，為基礎模型開發整理資料解決方案。其公開資料強調專家示範、偏好訊號、環境與評估資料，而非單一軟體介面。
AfterQuery 提供哪些資料產品？
網站描述的產品包括監督式微調、基於規則與驗證器的 RL、工具呼叫 RL 環境、電腦使用與瀏覽器使用環境、RLHF、程式碼生成、多模態訓練，以及供企業使用的客製化資料集。
AfterQuery 是否與企業合作？
企業頁面說明 AfterQuery 可與組織合作，提供客製化資料集、垂直領域 AI 諮詢、端到端代理部署，以及模擬或 RL 環境。
是否有公開列出價格？
公開網站並未在 pricing URL 上提供即時定價表；該頁目前顯示的是未找到訊息，而不是方案細節。
Quick Facts
- 類別
- AI 訓練資料 / 應用研究
- 主要使用者
- 基礎模型團隊與企業
- 產品
- SFT 資料、RL 環境、RLHF、客製化資料集、諮詢
- 企業重點
- 客製化資料集、代理部署、模擬/RL 環境
- 來源網域
- afterquery.com
- 定價頁
- 目前顯示未找到訊息