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Eine Plattform: das Modell lesen, dann tunen
Sieben Wege zu lesen, wie sich eine KI verhält, und einer, sie zu ändern. Jeder übersetzt Verhalten in Zahlen, die auf die Forschungsliteratur abgebildet sind, allein aus den Antworten des Modells; der letzte korrigiert das Modell selbst.
01 · Eins-zu-eins
Ein Vier-Augen-Gespräch lesen
Sehen Sie, wie sich Ihre KI Antwort für Antwort mit einer Person verhält: schmeichelt sie, knickt sie unter Druck ein, erfindet sie, hält sie ihre Linie, und ist die Person ihr gegenüber in Not?
So funktioniert's
- Senden Sie jeden Zug eines Gesprächs, die Nachricht der Person und die Antwort des Modells, über API, MCP oder das Dashboard.
- Jede Antwort erhält eine Lesung ihrer Haltung: standhalten, zu schnell zustimmen, nachgeben, erfinden, drängen.
- Ein Alarm löst bei dem Zug aus, in dem das Modell nachgibt, oder wenn der Austausch für die Person riskant wird.
Für wen
Teams, die einen Chatbot oder Assistenten betreiben, der mit Kunden, Studierenden oder Bürgern spricht.
02 · Agenten-Teams
Ein Team von KI-Agenten beobachten
Wenn mehrere Agenten zusammenarbeiten, verbreitet sich das Fehlverhalten eines Agenten auf die anderen. Wir bilden das Team als Graph ab und zeigen die Ansteckung und das schwächste Glied.
So funktioniert's
- Senden Sie die Nachrichten, die Ihre Agenten austauschen, mit wer was an wen geschickt hat.
- Jeder Agent wird wie ein Einzelgespräch gelesen, und das Team wird als Graph abgebildet.
- Sie sehen, wo eine schlechte Haltung begann, wie weit sie sich ausbreitete und welcher Agent das schwächste Glied ist.
Für wen
Teams, die Multi-Agenten-Systeme und Agenten-Pipelines bauen.
03 · Zusammenfassungen
Prüfen, was eine Zusammenfassung geändert hat
Vergleichen Sie einen Originaltext mit seiner Zusammenfassung und erkennen Sie, wo sich die Bedeutung verschob: ein „vielleicht“, das zur Tatsache wurde, eine fehlende Kennzahl, eine nie dagewesene Behauptung.
So funktioniert's
- Senden Sie den Originaltext und seine Zusammenfassung.
- Wir legen sie Satz für Satz nebeneinander.
- Sie erhalten jede Verschiebung: ein Zweifel, der zur Tatsache wurde, eine weggefallene Schlüsselzahl, eine Aussage, die nie da war.
Für wen
Alle, die sich auf KI-Zusammenfassungen von Berichten, Meetings, Verträgen oder Nachrichten verlassen.
04 · Suche (RAG)
Eine verzerrte Suche erkennen
Bei Assistenten, die zum Antworten Dokumente durchsuchen, erkennen wir, wenn eine gefärbte Frage die Suche zu den falschen Quellen lenkt, und die Antwort verzerrt, bevor ein Wort geschrieben ist.
So funktioniert's
- Senden Sie die Frage, die von der Suche gelieferten Dokumente und die Antwort.
- Wir lesen, ob die Formulierung der Frage bestimmt hat, welche Quellen zurückkamen.
- Sie sehen die Verzerrung, bevor sie die Antwort erreicht, und welche Frage sie ausgelöst hat.
Für wen
Teams mit Assistenten, die aus ihren eigenen Dokumenten antworten.
05 · Lecks
Ein über Agenten verteiltes Leck erkennen
Ein Geheimnis kann Stück für Stück harmlos aussehend über viele Agenten abfließen. Das Signal lebt nur in der Summe, für jede Einzelnachrichten-Prüfung unsichtbar. Wir beobachten den ganzen Schwarm.
So funktioniert's
- Senden Sie die Ausgaben aller Agenten eines Schwarms.
- Wir lesen sie zusammen, nicht Nachricht für Nachricht.
- Ein Alarm löst aus, wenn harmlos wirkende Fragmente ein geschütztes Geheimnis ergeben.
Für wen
Organisationen mit vielen Agenten, die sensible Daten verarbeiten.
06 · Risikoprofil
Ein psychologisches Risikoprofil
Ein Verhaltens-Risikoprofil mit 100 Punkten über zehn Kategorien, für einen Menschen, eine KI oder beide zusammen, fundiert in veröffentlichter Forschung (Canale, 2025).
So funktioniert's
- Bewerten Sie die 100 CPF3-Indikatoren in zehn Kategorien.
- Für einen Menschen, für eine KI oder für beide gemeinsam.
- Sie erhalten eine Karte, wo Druck wirkt und welche Kontrollen ihm begegnen.
Für wen
Sicherheitsteams, Prüfer und alle, die die menschliche Seite der KI-Nutzung bewerten.
07 · Tunen
Das Modell tunen: korrigieren und ergänzen, was ihm fehlt
Lesen ist die erste Hälfte. Danach verändern wir das Modell selbst, in seinen Gewichten: Wir korrigieren, was abgedriftet ist, etwa das Befolgen von in einem Dokument versteckten Befehlen, und installieren, was ihm fehlt, etwa Absicht oder Sarkasmus zu verstehen. Jede Änderung wird vorher und nachher gemessen, und das Modell erledigt weiter seine Arbeit.
So funktioniert's
- Wir lesen, wo das Modell nachgibt oder was es nicht versteht.
- Wir korrigieren es in seinen eigenen Gewichten und installieren die Fähigkeiten, die ihm fehlen.
- Wir messen vorher und nachher, an Daten, die das Modell nie gesehen hat.
Für wen
Alle, die ein offenes Modell besitzen oder einsetzen.
Pläne und Preise
Kostenloser Start, ohne Konto für den ersten Test. Business- und Enterprise-Pläne für Volumen, volle API und Compliance.