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AfterQuery 处于革新 AI 研究和训练的最前沿，提供精心打造的数据集。AfterQuery 意识到 AI 模型的性能从根本上受限于其训练数据的质量，因此致力于填补现有解决方案无法满足的市场空白。合成数据往往缺乏人类见解，公共数据集稀疏且不足以推动研究边界，而网页抓取的数据则因噪声大而闻名。AfterQuery 通过专门的研究以及与领域专家的战略合作，正面应对这些挑战。
该平台提供了一系列旨在提升 AI 模型能力的解决方案。这包括 SFT Pairs（有监督微调对），提供高质量的“提示-响应”和思维链（chain-of-thought）推理示例，以教授 AI 模型所需的行为。他们还提供针对用户查询和反馈的 RL/HF，通过引入真实的人类反馈循环，使 AI 的响应与用户偏好保持一致。对于智能体（agent）开发，Computer Use Trajectories（计算机使用轨迹）提供人类软件交互的分步记录，使 AI 智能体能够学习像人类一样的导航。此外，RL Environments（强化学习环境）为 AI 智能体提供自定义模拟空间，使其通过试错进行学习，在没有现实风险的情况下培养稳健的决策能力。AfterQuery 致力于成为训练数据的新金标准，赋能研究人员和企业构建更好、更强大的 AI。
AfterQuery 服务于旨在开发尖端 AI 模型的 AI 研究人员、数据科学家和企业。对于那些从事需要细微理解、类人交互或高级决策能力的复杂 AI 任务的人员来说，它尤其具有价值。该平台是寻求超越通用数据集局限性、并为获得卓越 AI 性能而投资高质量数据的组织的理想选择。
定价模式
支持的平台
支持的语言
高质量的“提示-响应”和思维链推理示例，用于教授 AI 模型所需的行为。
真实的人类反馈循环和专家评分，使 AI 响应与用户偏好和需求保持一致。
人类软件使用的分步记录，教导 AI 智能体像人类一样操作界面。
为 AI 智能体提供的自定义模拟环境，通过试错进行学习，从而提高决策能力。
