Compliance — mit Quittung.
Die meiste „AI-Compliance" hört bei Zugriffsprotokollen und Prompt-Level-Leitplanken auf. Divinci geht ins Modell hinein. Jede Entitätsverknüpfung ist ein abfragbares Feature; jede Änderung ist ein portabler, prüfbarer Patch — und der vIndex ist das technische Dokumentationsartefakt, das Ihr Regulator gleich verlangen wird.
Sehen Sie, wie ein Fakt bearbeitet wird
Zwei Minuten: Was ein vIndex ist, wie ein umkehrbarer Patch ändert, was ein eingefrorenes Modell antwortet, und wie die Quittung aussieht.

Das vollständige Beispiel: Paris aus einem Sprachmodell löschen
What the regulation requires
The same artifact answers transparency, oversight, documentation, and erasure requirements.
| Regulation | Requirement | Competitors | vIndex |
|---|---|---|---|
| „Ausreichende Transparenz, damit Nutzer Ausgaben interpretieren können" | Model Cards, prosa-basierte Systembeschreibungen | Annex-IV-Dossier aus Release-Daten und dem Modell-Änderungsprotokoll erzeugt — jede Lücke wird benannt | |
| Betreiber müssen sinnvoll eingreifen können | Prompt-Level-Leitplanken (jailbreak-anfällig) | DELETE-Patches auf Gewichtsebene am Feature, nicht am Prompt — Jailbreaks umgehen sie nicht | |
| „Allgemeine Logik des KI-Systems" | Architekturdiagramme + Trainingsdaten-Zusammenfassungen | Bitgenaue mechanistische Dokumentation: das projizierte Vokabular jedes Features, die strukturelle Metrik jeder Schicht (C1–C5) | |
| Nachweisbare Entfernung personenbezogener Daten | Feintuning zum „Vergessen" — nicht überprüfbar; Daten können adversariell wieder auftauchen | Umkehrbarer Patch; die Quittung enthält die Antworten des Modells vorher und nachher | |
| PII aus Datenprodukten entfernen | Token-Filterung an I/O (Lecks möglich) | Deployment-Telemetrie als Nachweisgrundlage — Divinci ist nicht SOC-2-zertifiziert | |
| Restrisiko quantifizieren und steuern | Risikobewertungen aus dem Bauch heraus | vIndex als führendes System — Zertifizierung liegt noch nicht vor |
Wie eine „Quittung" tatsächlich aussieht
Ein vIndex-Patch ist eine portable JSON-Datei mit einer SHA-256-Prüfsumme. Wenden Sie ihn an, um zu ändern, was das Modell antwortet; entfernen Sie ihn, um das Modell bitgenau wiederherzustellen. Der Patch ist das Audit-Log — Betreiber, Regulierungsbehörden und nachgelagerte Nutzer können dieselbe Operation unabhängig verifizieren. Er hält fest, was das Modell vorher und nachher geantwortet hat; er beweist für sich genommen nicht, dass das Modell vergessen hat.
Unten: eine Illustration des Formats — die Felder, die ein Gate-3-DELETE-Patch trägt, und die Prüfsumme, die ihn verifizierbar macht. Es ist ein Beispiel für die Form einer Quittung, keine Messung, die wir hier veröffentlichen.
{
"name": "gdpr-art17-paris-capital",
"version": 1,
"base_model": "google/gemma-4-E2B-it",
"created_at": "2026-04-22T22:34:00Z",
"operations": [{
"op": "delete",
"entity": "Paris",
"relation": "capital",
"target": "서울",
"weight": -1.0,
"layer": 27,
"feature": 11179
}]
}Bring an erasure request. Leave with the dossier.
Pick a single fact you need removed from a model you run. We apply the edit, run the probe, and hand back two artifacts: the signed vIndex patch that performed the edit, with the answers the model gave before and after, and an EU AI Act Annex IV dossier assembled from your release records — with every section we could not complete named explicitly.
Three limits worth stating up front. Weight-level editing requires an open-weight served model — GPT, Claude and Gemini cannot be edited this way, only retrieved-context can. The receipt certifies what the model answered before and after and the exact patch that undoes it; it does not by itself prove the model has forgotten. On Gemma 4 E2B our own measurements show that removing an association from the index can leave the chat answer unchanged, while an output-level override changes the answer and leaves the old one a rank below — the receipt says which kind of edit you got. And the dossier is a draft for your assessment, not a declaration of conformity: that is a judgement only you can make.
Gemma
Qwen
Llama
Mistral
Microsoft
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