ASTRAFLUX DATA

围绕真实工作训练。
用具体结果评测。

为 AI 后训练与评测提供任务环境、智能体轨迹和任务产物,从模型需要完成的工作出发。

交付结构 01 / 03
  1. 01
    任务

    需求、来源素材与初始状态。

  2. 02
    环境

    完成工作所需的工具与输入。

  3. 03
    产物

    任务结果与智能体执行轨迹。

能力方向

真实任务。
复杂领域。

按目标模型能力,了解数据项目与任务环境。

01 能力方向

软件工程与终端

从长程系统构建到二进制解析、配置迁移与恢复,围绕真实代码库设计任务。

容器环境 验收测试
了解这个方向
02 能力方向

网络安全

隔离环境中的漏洞研究与安全测试任务。

安全环境 漏洞研究
了解这个方向
03 能力方向

桌面智能体 CUA

围绕 Windows 与 macOS 原生桌面应用,设计跨应用操作、视觉验收与可恢复环境。

Windows / macOS GUI 与状态核验
了解这个方向
04 能力方向

业务与职业任务

涵盖业务 API、文档表格交付和桌面操作,按任务核对产物与执行过程。

业务交付物 工具与桌面操作
了解这个方向
05 能力方向

深度研究

基于文献的 STEM 研究问答,配套解题思路、参考答案与逐项评分标准。

研究问答 评分规则
了解这个方向
06 能力方向

金融与量化

多轮金融研究与量化预测任务,明确数据输入、计算口径和评分约定。

金融研究 量化任务
了解这个方向
07 能力方向

AI for Science

科研分析、模型校准与实验决策,提供研究输入、任务环境和可执行核验。

科学计算 建模与实验
了解这个方向
08 能力方向

视觉问答 VQA

围绕图表数值读取、跨面板匹配与图关系推理,制作视觉问答任务。

图表推理 结构化答案
了解这个方向
09 能力方向

设计 workspace

设计任务的源素材、编辑记录、原生可编辑文件与最终成果。

可编辑 PSD 视觉检查点
了解这个方向

工作方式

从目标能力
走向可用数据。

先明确范围,检查代表性任务与验收标准,再约定交付。

  1. 01

    定义工作

    明确目标能力、任务类型、可用来源与预期输出。

  2. 02

    检查代表性任务

    检查代表性任务、环境行为、评分方式与模型轨迹。

  3. 03

    约定交付

    确认验收通过的任务版本、审核标准、数据格式、数量与时间。

与 ASTRAFLUX 合作

你的模型
需要完成什么工作?

告诉我们目标能力、任务类型和交付要求,一起确定合适的项目与代表性任务。

联系我们 norman383@astraflux.space