Система AutoSynthData от ServiceNow CoreAI предназначена для создания обучающих данных, адаптированных под конкретные рабочие среды предприятий. Инструмент анализирует ошибки целевой модели и успехи более мощной «учительской» модели, чтобы формировать новые задачи, которые модель еще не способна решать стабильно. Процесс включает генерацию, проверку на реалистичность и возможность выполнения, а также контроль качества через систему «позитивных» и «негативных» фильтров. В экспериментах с использованием EnterpriseOps Gym система показала эффективность: дообучение модели Gemma-4-26B-A4B-it на 2000 синтетических примерах повысило показатель Pass@1 на 7,2 процентных пункта в домене Hybrid. Аналогичные результаты были достигнуты в домене ITSM. Разработчики отмечают, что AutoSynthData позволяет динамически менять фокус обучения по мере прогресса модели, что может быть полезно не только для SFT, но и для обучения с подкреплением (RL).