Conformidade, com comprovante.
A maior parte da "conformidade de IA" para nos logs de acesso e nas barreiras a nível de prompt. A Divinci entra dentro do modelo. Cada associação de entidade é uma característica consultável; cada edição é um patch portátil e auditável — e o vindex é o artefato de documentação técnica que o seu regulador está prestes a começar a exigir.
O que a regulamentação exige · o que a LarQL entrega
O mesmo artefato — o vindex — atende aos requisitos de transparência, supervisão, documentação e apagamento nas quatro principais regulamentações de IA enfrentadas pelos clientes da Divinci.
| Regulamentação | Requisito | O que os concorrentes oferecem | O que LarQL/vindex oferece |
|---|---|---|---|
 Regulamento de IA da UE §13 Transparência | "Transparência suficiente para permitir que os usuários interpretem as saídas" | Model cards, descrições de sistema em prosa | O vindex É um artefato de transparência consultável — cada característica portadora de fatos identificada por (layer, feature, gate_score) |
| Regulamento de IA da UE §14 Supervisão humana | Os operadores devem intervir de forma significativa | Barreiras a nível de prompt (vulneráveis a jailbreak) | Patches DELETE a nível de pesos na característica, não no prompt — não podem ser contornados por jailbreak |
| Regulamento de IA da UE Anexo IV Documentação técnica | "Lógica geral do sistema de IA" | Diagramas de arquitetura + resumos de dados de treinamento | Documentação mecanicista bit-exata: o vocabulário projetado de cada característica, a métrica estrutural de cada camada (C1–C5) |
 RGPD Artigo 17 Direito ao apagamento | Remoção verificável de dados pessoais | Fine-tuning para "esquecer" — não verificável; os dados podem reaparecer de forma adversarial | Patch DELETE com trilha de auditoria = supressão comprovável de uma associação específica de entidade nomeada a +0,02% de perplexidade. O arquivo do patch é o comprovante. |
 HIPAA · PCI · RGPD Desidentificação | Remover PII de produtos de dados | Filtragem de tokens em E/S (vazamentos possíveis) | Identificação a nível de característica das direções que codificam PII; remoção cirúrgica na camada de pesos |
 NIST AI RMF Gerenciar | Quantificar e gerenciar o risco residual | Avaliações de risco baseadas na intuição | As constantes universais C1–C5 oferecem uma linha de base estrutural mensurável; reverifique após cada patch |
Como é, na prática, um "comprovante"
Um patch LarQL é um arquivo JSON portátil com checksum SHA-256. Aplique-o para suprimir um fato; remova-o para restaurar o modelo bit a bit. O patch É o log de auditoria — operadores, reguladores e consumidores a jusante podem verificar a mesma operação de forma independente.
Abaixo: o patch Gate-3 real que entregamos no nosso conjunto público de testes, mostrando a associação Paris→capital suprimida e revertida com efeito mensurável e repetível em um vindex real de Gemma 4 E2B.
{
"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
}]
}
# ── Verifiable result ──
# before: feature 11179 score 18.10 target='서울' (rank #1)
# after: feature 11179 ABSENT from top-25
# Δ perplexity (WikiText-103, 1024 tok): +0.02%
# vindex sha256: 9abaeaf6...Conformidade que você pode comprovar. Em qualquer transformer aberto.
Oito vindexes publicados hoje em Gemma, Qwen, Llama, Mistral, OpenAI MoE e Microsoft 1-bit. Traga seu modelo — nós construímos o comprovante.