什么是AfterQuery？
AfterQuery 是一家专注于前沿大模型训练数据的应用研究实验室，致力于解决当前 AI 模型“能回答问题，但干不了实事”的核心痛点。与依赖海量互联网文本不同，AfterQuery 通过与真实领域的专家合作，系统性地捕捉他们做决策时的思考过程、权衡判断和上下文逻辑，并将其转化为高质量的结构化训练数据。
在 AI 行业普遍遭遇数据瓶颈的当下，AfterQuery 提出：未来的突破不在于“更多数据”，而在于“更好的思维”。他们的方法让模型不仅能输出答案，更能像人类专家一样分步推理、灵活决策、操作工具，从而真正胜任复杂的专业任务。
AfterQuery的核心功能有哪些？
- 监督微调（SFT）数据：提供高质量的提示-响应对和思维链（Chain-of-Thought）推理轨迹，教会模型如何在复杂任务中一步步思考。
- 强化学习 + 评分标准（Rubrics）：由专家设计提示和评分框架，将主观的专业判断转化为可扩展的AI 奖励信号，特别适用于代码生成等场景。
- 智能体训练环境（API / MCP）：构建覆盖真实 API、工具和服务的定制化模拟环境，用于训练和评估 AI 智能体在实际工作流中的表现。
- 计算机操作轨迹（Computer Use Trajectories）：记录人类专家在浏览器和桌面环境中的真实操作过程，教会模型端到端地使用软件完成任务。
AfterQuery的使用案例有哪些？
- 训练金融分析师智能体，使其能像真人一样解读财报、权衡投资风险并生成报告。
- 构建医疗诊断辅助模型，不仅给出结论，还能展示医生式的推理路径和鉴别诊断过程。
- 开发自动化编程助手，理解需求背后的业务逻辑，并生成符合工程规范的高质量代码。
- 打造客户服务智能体，根据客户情绪和历史记录动态调整沟通策略与解决方案。
- 为科研机构提供领域专家思维数据集，加速专业大模型在生物、材料等前沿领域的研发。
如何使用AfterQuery？
- 明确你的 AI 模型需要解决的具体专业任务（如法律合同审查、芯片设计验证等）。
- 联系 AfterQuery 团队，说明你的领域和期望的专家能力边界。
- 与 AfterQuery 合作筛选并接入合适的领域专家，共同设计数据采集方案。
- 利用 AfterQuery 提供的 SFT 数据、评分规则或智能体环境进行模型训练与迭代。
- 在真实工作流中测试模型表现，并基于反馈持续优化训练数据。
