什麼是AfterQuery？
AfterQuery 是一家專注於應用研究的實驗室，致力於打造高品質訓練數據，加速下一代基礎模型的開發。與傳統只收集網路上現有資料的做法不同，AfterQuery 深入挖掘專家思維——那些存在於專業人士腦中的決策邏輯、權衡取捨與實際工作流程。這些「隱性知識」從未被系統化捕捉，而 AfterQuery 正是解決這個關鍵缺口的先驅。
當今 AI 模型雖然能產出答案，卻難以勝任真實世界的複雜任務。因為真正的工作不只是輸出結果，而是包含判斷、推理與情境理解。AfterQuery 與各領域專家合作，將他們的思考過程轉化為結構化的訓練數據，讓 AI 不僅「知道答案」，更能「像專家一樣思考」。
AfterQuery的特色是什麼？
- 監督式微調（SFT）數據：提供高品質的提示–回應配對與鏈式思維（chain-of-thought）推理軌跡，教導模型如何處理複雜任務。
- 強化學習 + 評分標準（Rubrics）：由專家設計提示與評分框架，將主觀判斷轉化為可擴展的獎勵訊號，特別適用於程式碼生成與推理訓練。
- 智能體環境（Agent Environments）：支援 API、MCP 等自訂工具環境，讓 AI 智能體能在貼近真實工作流程中訓練與評估。
- 電腦操作軌跡（Computer Use Trajectories）：記錄人類在瀏覽器與桌面環境中的實際操作，教模型端到端地使用軟體完成任務。
AfterQuery的使用案例有哪些？
- 訓練金融分析師級 AI，使其能根據市場數據做出投資建議與風險評估
- 打造醫療診斷輔助模型，學習醫師如何綜合症狀、檢驗結果與病史進行判斷
- 開發工程設計智能體，模擬資深工程師在 CAD 或模擬軟體中的決策流程
- 提升程式碼生成模型，不僅寫出正確程式碼，還能解釋設計選擇與除錯思路
- 建立法律合規助手，理解律師如何解讀條文並應用於具體案件情境
如何使用AfterQuery？
- 聯繫 AfterQuery 團隊，說明您的領域需求與目標模型應用場景
- 與 AfterQuery 專家共同定義關鍵決策節點與思維模式
- 參與數據採集過程，提供真實工作流程或專家示範
- 整合 AfterQuery 提供的結構化訓練數據到您的微調或強化學習流程
- 利用附帶的評估工具（如 Terminal-Bench 2.0）測試模型在專業任務上的表現提升
