AfterQuery acelera o desenvolvimento de modelos foundation com dados de treinamento baseados no raciocínio real de especialistas humanos.

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AfterQuery

AfterQuery Informações do Produto

O que é AfterQuery?

O AfterQuery é um laboratório de pesquisa aplicada que resolve um dos maiores desafios do treinamento de modelos de IA: a falta de dados que representem como especialistas humanos realmente pensam. Enquanto a maioria dos modelos atuais aprende com respostas prontas — e por isso falha em tarefas complexas do mundo real — o AfterQuery captura o raciocínio, as decisões, os trade-offs e o contexto usados por profissionais experientes.

A ideia é simples, mas poderosa: o conhecimento mais valioso não está escrito na internet — está na cabeça dos especialistas. O AfterQuery transforma esse conhecimento tácito em dados estruturados que modelos de IA podem aprender, permitindo que eles não apenas respondam perguntas, mas executem trabalho real com julgamento e compreensão contextual.

Quais são as características de AfterQuery?

  • Supervised Fine-Tuning (SFT)
    Pares de alta qualidade entre prompts e respostas, incluindo sequências de raciocínio passo a passo (chain-of-thought), para ensinar modelos a resolver tarefas complexas como um humano.
  • Reinforcement Learning + Rubrics
    Prompts criados por especialistas combinados com critérios de avaliação objetivos, transformando julgamentos subjetivos em sinais de recompensa escaláveis para treinamento.
  • Agent Environments (API / MCP)
    Ambientes personalizados que simulam fluxos reais de trabalho com APIs, ferramentas e serviços, permitindo treinar e testar agentes de IA em cenários autênticos.
  • Computer Use Trajectories
    Gravações de interações humanas reais em navegadores e ambientes desktop, usadas para ensinar modelos a operar softwares do início ao fim, como um profissional faria.

Quais são os casos de uso de AfterQuery?

  • Treinar agentes de IA para escrever e depurar código com base no raciocínio de engenheiros seniores, não apenas em exemplos genéricos.
  • Desenvolver assistentes jurídicos que entendam nuances de casos reais, incluindo dilemas éticos e estratégias processuais.
  • Criar modelos médicos capazes de justificar diagnósticos com base em ponderações clínicas reais, não apenas em sintomas isolados.
  • Automatizar análise financeira com IA que replica o julgamento de analistas experientes ao avaliar riscos e oportunidades.
  • Melhorar agentes de suporte técnico que navegam sistemas corporativos complexos como um funcionário treinado faria.

Como usar AfterQuery?

  • Comece identificando um domínio profissional onde modelos atuais falham — como direito, engenharia ou finanças.
  • Trabalhe com especialistas reais para registrar como eles tomam decisões, não apenas quais respostas dão.
  • Estruture essas demonstrações em formatos compatíveis com SFT, RL ou ambientes de agente, conforme sua necessidade.
  • Integre os dados do AfterQuery em seu pipeline de treinamento para modelos foundation ou agentes especializados.
  • Avalie o desempenho usando benchmarks do mundo real, como o Terminal-Bench 2.0, para medir ganhos reais em capacidade de execução.

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AfterQuery Análise de Tráfego

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💡 Análises

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  • Duração da Visita

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AfterQuery Perguntas Frequentes

Por que os modelos de IA atuais não conseguem fazer "trabalho real"?

Porque são treinados principalmente com respostas prontas, sem acesso ao raciocínio, contexto e trade-offs que especialistas usam ao resolver problemas reais. O AfterQuery resolve isso capturando exatamente esse tipo de conhecimento.

Como o AfterQuery transforma o pensamento de especialistas em dados para IA?

Trabalhando diretamente com profissionais para registrar suas decisões passo a passo — seja por meio de raciocínio verbalizado, interações em software ou critérios de avaliação — e estruturando essas demonstrações em formatos de treinamento como SFT, RLHF e trajetórias de uso.

Quais tipos de empresas se beneficiam com o AfterQuery?

Laboratórios de pesquisa de IA de ponta, empresas que desenvolvem agentes autônomos e organizações que precisam de modelos altamente especializados em domínios complexos, como saúde, finanças, engenharia e direito.

O AfterQuery substitui os dados da web no treinamento de modelos?

Não. Ele complementa dados em escala com dados de alta qualidade baseados em expertise humana, focando na camada final de refinamento que permite aos modelos executar tarefas profissionais com julgamento e precisão.

Como o AfterQuery melhora benchmarks como o Terminal-Bench 2.0?

Ao treinar agentes com trajetórias reais de uso de terminal e raciocínio curado por especialistas, o que resultou em melhorias superiores a 5x nas pontuações, conforme relatado em pesquisas internas.

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