AfterQuery 介绍
AfterQuery是面向前沿基础模型开发的应用研究实验室，核心工作是把专业人士在真实任务中的推理、判断和操作过程转化为训练数据、评测数据与强化学习环境。企业或AI实验室可以先提出目标能力、具体用例或模型短板，AfterQuery再围绕真实专业工作研究失败模式，组织专家制作提示与回答、推理示范、评分Rubric、代码与调试轨迹等数据；针对智能体训练，还可构建基于真实API、MCP服务器和开发工具的Tool-calling RL环境，以及浏览器和桌面软件的Computer Use环境与专家操作轨迹。除了按需求定制训练集和评测套件，AfterQuery也提供可直接采用的现成数据，并覆盖代码生成、深度研究、多模态和多个专业领域。整理后的数据可继续用于微调、强化学习和模型评测，让训练、验证与真实工作流测试形成连续链路。
AfterQuery 需求人群
基础模型研发团队：围绕复杂推理、指令遵循或专业任务准备SFT与强化学习训练数据。
AI智能体开发团队：构建工具调用、浏览器操作和桌面软件连续任务的训练与评测环境。
企业AI团队：针对内部业务场景定制专业数据集、评测方案或垂直AI应用。
模型评测与研究团队：围绕指定模型能力设计评测任务，定位真实工作流中的能力缺口。
AfterQuery 主要功能
监督微调数据（SFT）：组织专家制作提示与回答、推理示范等训练样本，为模型建立复杂任务、推理和指令遵循能力的训练基础。
强化学习评分与验证：结合专家设计的Rubric和自动验证器评估模型输出，可用于推理、代码生成和指令遵循等任务的强化学习训练。
Tool-calling RL环境：基于真实API、MCP服务器和开发工具构建强化学习环境，让智能体练习工具调用、连续操作及错误恢复。
Computer Use环境与轨迹：结合浏览器、桌面软件环境和专家示范轨迹，训练智能体完成跨界面、多步骤的软件操作流程。
定制评测与训练数据：围绕指定能力目标和模型短板，从提示、评分标准到训练环境重新设计数据集与评测套件。
现成训练数据：提供面向高需求能力领域的现成数据集，让团队在无需从头定制的情况下直接进入后续模型训练流程。
AfterQuery 产品特色
专家工作过程数据：重点捕捉专业人士在真实任务中的推理、判断、取舍与上下文，不只保留任务最终答案。
围绕失败模式设计数据：先研究模型在具体专业场景中的失效位置和原因，再据此设计训练数据、评测任务与环境。
软件化内部数据生产：针对不同项目搭建专门的工具与工作流管理数据创建，把专家贡献与数据质量控制纳入统一流程。
数据与训练环境并行：除了静态数据集，还覆盖Rubric、强化学习环境、工具调用和Computer Use轨迹，可承接模型学习与能力验证的不同阶段。