我们研究的， 是模型下一步要完成的工作。
数据的价值，来自它能否暴露真实能力边界。AxisX 将专家判断、任务环境与可执行验证连接起来，让每一次研究都能落到具体的训练与评测问题。
长期状态与记忆
模型需要在信息持续更新的环境中，记住谁知道什么、哪个版本有效，以及结论为何改变。
时点问答 · 状态修正 · 证据追踪智能体之间的协作
从一个智能体完成任务，走向多个智能体交换约束、交接材料、复核产物并处理异常。
任务委派 · 权限边界 · 失败恢复持续更新的评测
把模型失败拆成可复现的任务，再用新的参考、环境和验证器，检查下一次迭代是否真正解决问题。
失败归因 · 任务变体 · 版本回归把研究，变成持续演进的能力。
从当下的交付记录，到持续更新的挑战集与模型反馈。
让专家与智能体共享作业记录
将资格筛选、任务版本、来源证据、执行轨迹、质检与批次验收连接起来。
- 领域与工程资格筛选
- 量规和边界案例版本化
- 有证据的复核记录
持续构建原创挑战集
持续维护科学原创难题、专业任务环境、验证器与参考执行，形成可复用的评测资产。
- 专家原创科学挑战集
- 专业领域参考样本集
- 机器学习与软件验证器
闭合模型改进回路
结合评测变化与失败轨迹，构建定向后训练数据和新的对抗任务，再通过下一轮评测验证改进。
- 失败驱动的任务生成
- 修正后的智能体轨迹
- 持续更新的私有评测集
研究覆盖，从科学推理到复杂执行。
科学原创挑战集
以专家原创题、参考推导、验证器、难度校准与污染风险筛查构造前沿科学推理任务。
专业领域任务沙盒
为金融、法律、医学专家任务提供受控上下文、工具与访问边界。
智能体执行轨迹
把行动、观察、回退与失败证据结构化，用于训练和评测。
机器学习工程与研究评测
组织可复现的工程与研究任务，并审阅产物、指标与科学有效性。
可执行软件智能评测
以行为级程序重建和长程仓库任务，配置隔离环境与程序化验证器。
评测与数据协同
把任务作者、专家、运行证据、裁决与模型反馈连接成一个可负责系统。
下一批数据， 从你的能力目标开始。
告诉我们现有评测没有覆盖的问题，一起定义值得构建的新任务。