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Automazione test intelligente
Record di conformità dettagliatiRecord di conformità
Recupero versione istantaneo
TrustBench · Corpus nutrizionale del Dr. Fuhrman · 60 domande · esecuzioni firmate
Stesso modello · stesso giudice · cambia solo il retrieval
Misuriamo gli stack di retrieval.Poi instradiamo verso quelle che vincono.
Quale indice vettoriale, quale reranker, quale combinazione, per i vostri documenti? Li facciamo girare fianco a fianco su domande reali e pubblichiamo ogni punteggio come un’esecuzione firmata e verificabile in modo indipendente. Sul corpus nutrizionale del Dr. Fuhrman, lo stack che abbiamo progettato guida la classifica pubblica.
221esecuzioni firmate nelle classifiche pubbliche
8stack di retrieval nelle classifiche
19modelli di risposta testati
- Portate i vostri documenti e le domande che i vostri utenti fanno davvero, oppure le scriviamo insieme.
- Eseguiamo la matrice: indici vettoriali gestiti, motori open source, reranker e le loro combinazioni, tutti con lo stesso modello e valutati dallo stesso giudice.
- Voi mettete in produzione il vincitore, con un’esecuzione firmata dietro ogni numero, così il vostro team può verificare la scelta invece di fidarsi.
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Gestione
Scopri funzionalità progettate per team aziendali che necessitano di collaborazione AI affidabile e scalabile.
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EU AI Act · Annex IV readyMost AI compliance stops at access logs and prompt-level guardrails. vIndex goes inside the model. Every entity association is a queryable feature in the vIndex; every edit is a portable, auditable rank-1 patch. GDPR Article 17 right-to-erasure with verifiable proof. EU AI Act Annex IV technical documentation generated from the vIndex itself. The model becomes the audit trail.
See how it works →Risposte fulminee
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Ricerca aperta
Pesi aperti, patch aperte, vIndexes aperti.
Pubblichiamo vIndexes — database di feature interrogabili estratti da transformer open — per ogni modello che utilizziamo. Dodici sono disponibili su Hugging Face oggi, coprendo quattro famiglie di modelli e quattro organizzazioni, più due controlli di dissoluzione 1-bit addestrati nativamente.
Il viewer ti permette di orbitare lo spazio delle feature FFN in 3D. La serie di blog percorre dalle costanti universali alle modifiche chirurgiche.
Operativo su
Gemma
Qwen
Llama
Mistral
Microsoft
L'architettura verso cui converge ogni modello linguistico
Tre numeri che si mantengono entro ±15% su 8 modelli di 4 organizzazioni. Uno scompare nel momento in cui si passa a pesi 1-bit.
Cancellare Parigi da un modello linguistico
Una singola patch di pesi rank-1 rimuove un'associazione dall'indice con una perplexity di +0.02%. Ciò che il modello dice dopo viene misurato separatamente, non presunto.
Quando il circuito si dissolve
Due modelli 1-bit addestrati nativamente, due organizzazioni, la stessa anomalia: struttura scomparsa, comportamento sopravvissuto.
Incontra il nostro team
Incontra gli innovatori che stanno plasmando il futuro della collaborazione umano-AI.
Michael Mooring
CEO e Fondatore
Visionario con oltre 15 anni nell'esperienza tecnologica aziendale, alla guida della rivoluzione dell'IA conversazionale.
Connetti
Samuel Tobia
CTO e Co-Fondatore
Stratega di prodotto con un track record di soluzioni IA incentrate sull'utente per team aziendali.
Connetti
Duane Mooring
Direttore Prodotto
Architetto di sistemi con esperienza in infrastrutture IA scalabili ed elaborazione del linguaggio naturale.
Connetti
Sierra Hooshiari
Direttore Operativo
Laureata alla Cornell University con ampia esperienza in servizi finanziari e imprenditoria. Porta expertise in sviluppo strategico e operazioni AI.
Connetti
Sean Fuhrman
Data Scientist
Data scientist con oltre 10 anni di esperienza di programmazione, specializzato in machine learning e Python.
Connetti
Anindya Sundar Nandi
Product Marketing Manager
Worked in healthcare product and go-to-market strategy across MedTech and diagnostics, turning customer and clinical insight into launch plans. Co-founded D.E.T.E.C.T. Now runs Divinci's demo pipeline.
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Risposte degli Esperti
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Implementiamo un processo di validazione multi-livello, combinando test automatizzati di regressione, prestazioni e sicurezza con revisioni manuali di esperti. Ogni rilascio di modello viene rigorosamente valutato per garantire che soddisfi costantemente gli standard di livello aziendale per accuratezza, stabilità e conformità.
La nostra piattaforma supporta un ampio spettro di modelli linguistici di grandi dimensioni, dalle architetture open source a quelle proprietarie. L'integrazione flessibile consente un deployment senza soluzione di continuità attraverso diversi framework e ambienti aziendali, garantendo adattabilità alle esigenze aziendali in evoluzione.
Manteniamo la qualità attraverso monitoraggio continuo, audit programmati e tracciamento delle prestazioni in tempo reale. Analizzando il feedback degli utenti e i rischi emergenti, raffiniamo proattivamente modelli e processi per mantenere standard qualitativi rigorosi nel tempo.
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