मिटाने का प्रमाण, रसीद के साथ।
अधिकांश "AI अनुपालन" एक्सेस लॉग और प्रॉम्प्ट-स्तरीय गार्डरेल पर रुक जाता है। Divinci मॉडल के अंदर जाता है। हर इकाई संबद्धता एक क्वेरी योग्य फ़ीचर है; हर संपादन एक पोर्टेबल, ऑडिट योग्य पैच है — और vIndex यह दर्ज करता है कि मॉडल ने संपादन से पहले और बाद में क्या उत्तर दिया, ऐसे रूप में जिसे कोई तीसरा पक्ष जाँच सके।
अनुसंधान पूर्वावलोकन। Divinci का मॉडल-मिटाने वाला उत्पाद अभी सक्रिय अनुसंधान और विकास में है और आम तौर पर उपलब्ध नहीं है। इस पृष्ठ पर कुछ भी यह दावा नहीं करता कि यह आपको GDPR, EU AI अधिनियम या किसी अन्य कानून का अनुपालन कराता है। हम हर परीक्षण परिणाम प्रकाशित करते हैं, विफलताओं सहित।
क्या एक AI भूल सकता है? एक ईमानदार अपडेट
तीन मिनट में जानिए कि ओपन-वेट मॉडलों से तथ्य हटाने पर हमारा शोध कहाँ है: क्या काम करता है, एक बदलाव की क्या कीमत है, क्या विफल रहा, और आगे हम क्या आज़मा रहे हैं।
पूरा उदाहरण: भाषा मॉडल से पेरिस मिटाना
विनियमन क्या मांगता है · vIndex क्या देता है
वही कलाकृति — vIndex — Divinci ग्राहकों के सामने आने वाले चार प्रमुख AI विनियमों में पारदर्शिता, निगरानी, दस्तावेज़ीकरण और मिटाने की आवश्यकताओं का उत्तर देती है।
| विनियमन | आवश्यकता | प्रतिस्पर्धी क्या देते हैं | vIndex क्या देता है |
|---|---|---|---|
 EU AI अधिनियम §13 पारदर्शिता | "उपयोगकर्ताओं को आउटपुट की व्याख्या करने में सक्षम बनाने के लिए पर्याप्त पारदर्शिता" | मॉडल कार्ड, गद्य प्रणाली विवरण | रिलीज़ रिकॉर्ड और मॉडल-संपादन लॉग से तैयार अनुबंध IV डोसियर — हर कमी स्पष्ट रूप से दर्ज |
| EU AI अधिनियम §14 मानव निगरानी | ऑपरेटरों को सार्थक रूप से हस्तक्षेप करना चाहिए | प्रॉम्प्ट-स्तरीय गार्डरेल (जेलब्रेक संभव) | प्रॉम्प्ट पर नहीं, फ़ीचर पर वज़न-स्तरीय DELETE पैच — परीक्षण में; अन्य उत्तरों पर इनके दुष्प्रभाव हम मापते और प्रकाशित करते हैं |
| EU AI अधिनियम अनुलग्नक IV तकनीकी दस्तावेज़ | "AI सिस्टम का सामान्य तर्क" | आर्किटेक्चर आरेख + प्रशिक्षण डेटा सारांश | बिट-सटीक यांत्रिक दस्तावेज़ीकरण: हर फ़ीचर की प्रक्षेपित शब्दावली, हर परत का संरचनात्मक मीट्रिक (C1–C5) |
 GDPR अनुच्छेद 17 मिटाने का अधिकार | व्यक्तिगत डेटा की सत्यापन योग्य निष्कासन | "भूलने" के लिए फ़ाइन-ट्यूनिंग — सत्यापन योग्य नहीं; डेटा प्रतिकूल रूप से फिर से प्रकट हो सकता है | अनुसंधान में: उस व्यक्ति के बिना फ़ाइन-ट्यून को दोबारा बनाकर हटाना, पहले और बाद की हस्ताक्षरित रसीद के साथ — अभी सत्यापित नहीं |
 HIPAA · PCI · GDPR गैर-पहचान | डेटा उत्पादों से PII हटाना | I/O पर टोकन फ़िल्टरिंग (लीक संभव) | प्रमाण-इनपुट के रूप में डिप्लॉयमेंट टेलीमेट्री — Divinci SOC 2 प्रमाणित नहीं है |
 NIST AI RMF प्रबंधन | अवशिष्ट जोखिम का परिमाणन और प्रबंधन | अनुभव-आधारित जोखिम मूल्यांकन | रिकॉर्ड-प्रणाली के रूप में vIndex — प्रमाणन अभी प्राप्त नहीं |
वास्तव में "रसीद" कैसी दिखती है
vIndex पैच एक पोर्टेबल JSON फ़ाइल है जिसमें SHA-256 चेकसम होता है। इसे लागू करें ताकि मॉडल का उत्तर बदल जाए; इसे हटाएँ ताकि मॉडल बिट-दर-बिट पुनर्स्थापित हो जाए। पैच ही ऑडिट लॉग है — ऑपरेटर, नियामक और डाउनस्ट्रीम उपभोक्ता उसी ऑपरेशन को स्वतंत्र रूप से सत्यापित कर सकते हैं। यह दर्ज करता है कि मॉडल ने पहले और बाद में क्या उत्तर दिया; यह अपने आप में यह सिद्ध नहीं करता कि मॉडल भूल गया है।
नीचे: प्रारूप का एक उदाहरण — Gate-3 DELETE पैच में कौन-से फ़ील्ड होते हैं, और वह चेकसम जो उसे सत्यापन-योग्य बनाता है। यह रसीद के स्वरूप का उदाहरण है, यहाँ प्रकाशित कोई माप नहीं।
{
"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
}]
}डिज़ाइन पार्टनर बनें।
हम ऐसे तीन डिज़ाइन पार्टनर खोज रहे हैं जो ओपन-वेट मॉडल चलाते हैं और मिटाने के अनुरोधों की अपेक्षा करते हैं। साथ मिलकर हम एक तथ्य, या एक व्यक्ति के रिकॉर्ड, चुनते हैं, पहले से तय मानकों के विरुद्ध हटाने और जाँच की प्रक्रिया चलाते हैं, और पहले और बाद की हस्ताक्षरित रसीद साझा करते हैं। यह अनुसंधान है, सेवा नहीं: विधि अभी सत्यापित की जा रही है, और आप हर परिणाम देखेंगे, विफलताओं सहित।
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
बारह प्रकाशित vIndex — इन्हें Hugging Face पर देखें
ऐसा प्रमाण जिसे आप जाँच सकें। ओपन-वेट मॉडलों पर एक अनुसंधान पूर्वावलोकन।