AfterQuery

Что такое AfterQuery?

AfterQuery — это прикладная исследовательская лаборатория, которая создаёт качественные наборы данных для обучения передовых языковых моделей. Вместо того чтобы просто скармливать ИИ всё больше текстов из интернета, AfterQuery фокусируется на том, как думают эксперты: как они принимают решения, взвешивают варианты и применяют контекст в реальной работе.

Эта уникальная методика позволяет моделям не просто генерировать ответы, а решать сложные профессиональные задачи, как это делают люди. AfterQuery уже достигла более чем $100 млн годового дохода и привлекла $30 млн в рамках Series A при оценке в $300 млн — что говорит о высоком спросе на «умные» данные.

Какие особенности у AfterQuery?

• Обучающие данные с цепочками рассуждений (Chain-of-Thought)

  Высококачественные пары «запрос–ответ» с пошаговым объяснением мышления эксперта.
• Системы оценки для обучения с подкреплением

  Рубрики и критерии от специалистов, которые превращают субъективные суждения в масштабируемые сигналы вознаграждения.
• Среды для агентов (API / MCP)

  Пользовательские среды, интегрированные с реальными инструментами и API, для тренировки ИИ-агентов в условиях, близких к рабочим.
• Траектории работы за компьютером

  Записи действий людей в браузере и настольных приложениях — чтобы модели научились управлять софтом от начала до конца.
• Курирование экспертного опыта

  Сотрудничество с профессионалами из разных областей для структурирования их знаний в формат, понятный ИИ.

Какие случаи использования AfterQuery?

• Обучение ИИ-агентов выполнять юридический анализ или составлять финансовые отчёты с учётом профессионального суждения.
• Создание моделей, способных писать и отлаживать код, понимая не только синтаксис, но и архитектурные компромиссы.
• Подготовка медицинских ИИ-ассистентов, которые учитывают клинический контекст и этические дилеммы при принятии решений.
• Автоматизация сложных бизнес-процессов, где важны не только действия, но и обоснование каждого шага.
• Улучшение результатов агентов в бенчмарках вроде Terminal-Bench 2.0 за счёт данных, основанных на реальных рабочих сценариях.

Как использовать AfterQuery?

• Определите область экспертизы, где вашей модели не хватает глубины (например, финансы, право, инженерия).
• Свяжитесь с AfterQuery для подбора подходящих экспертов и проектирования сценариев сбора данных.
• Используйте предоставленные наборы данных для тонкой настройки (SFT) или обучения с подкреплением.
• Интегрируйте агентские среды AfterQuery в ваш pipeline для тестирования и улучшения поведения модели в реальных условиях.
• Анализируйте траектории взаимодействия, чтобы понять, как модель учится имитировать человеческие рабочие процессы.