Henry Data · Para AI Labs

Inteligencia de vanguardia para la Educación.

La educación agéntica a escala necesita los mejores datos. Evals, verificadores, datasets y entornos de aprendizaje que impulsan las tutorías con IA y las tareas de largo plazo en los sistemas educativos.

Mejor educación agénticamejores resultados de aprendizaje.

Cuatro productos para impulsar la educación agéntica.

Un motor pedagógico para tutores que enseñan y para agentes que ejecutan tareas de largo plazo dentro de los sistemas educativos.

Definamos un piloto
Medir

Encontrá dónde fallan el tutor y el sistema educativo.

  • Evals

    Miden qué tan bien enseña de verdad un modelo, turno a turno y durante semanas con estudiantes simulados. Los califican educadores expertos y verificadores, con un reporte que muestra dónde falla el tutor.

    • Evals multiturno
    • Evaluación humana
    • Mejora del aprendizaje
    Probar
  • Rúbricas y verificadores

    Calificadores basados en rúbricas que puntúan cada turno del tutor y verifican que haya dominio real y que la tarea se complete. Esa misma señal se convierte en la recompensa cuando entrenás.

    • Rúbricas
    • RLVR
    • Verificación de dominio
    Calificar
Entrenar

Cerrá las brechas que encuentran los evals.

  • Entornos de aprendizaje

    Estudiantes y sistemas educativos simulados donde los agentes practican tareas de largo plazo: planificar un curso, acompañar a un estudiante durante semanas, cerrar el ciclo.

    • Entornos de RL
    • Estudiantes simulados
    • Largo plazo
    Practicar
  • Datasets

    Datos de SFT y de preferencias, creados por expertos sobre trayectorias de aprendizaje completas y enfocados en las brechas que encuentran nuestros evals.

    • SFT
    • RLHF / DPO
    • Trayectorias de aprendizaje
    Aprender con ejemplos

Listos para usar o codiseñados con tu equipo de investigación. Benchmarks públicos, construidos con universidades de primer nivel.

Construimos nuestro propio tutor con IA y lo usamos con estudiantes en vivo. Nuestro ground truth sale de estudiantes reales, no de sintéticos.

Primero atacamos el pedagogy slop con los labs; después, como una API para todos los demás.

Medimos si los estudiantes aprenden de verdad.

Benchmarks públicos, construidos con socios académicos.

  • Global Education Benchmark

    En desarrollo

    ¿Qué tan bien enseñan los modelos de vanguardia en distintos países, idiomas y planes de estudio? No lo que saben, sino si los estudiantes aprenden.

    En alianza con
  • AI Tutoring Benchmark

    En desarrollo

    Intervenciones pedagógicas, mejora del aprendizaje y acompañamiento a largo plazo: un benchmark hecho para medir tutores, no a quienes rinden exámenes.

    En alianza con

Terminemos con el pedagogy slop.

Contanos dónde se queda corto tu modelo o tu tutor. Volvemos con un eval, el alcance de un piloto y un cronograma.

Hablá con nuestro equipo