SAN FRANCISCO-27. Juni 2025-CTGT, mit dem Unternehmen KI für Hochrisiko-Anwendungsfälle einsetzen können, kündigte heute ein Improve auf der Plattform an, mit der Verzerrungen, Halluzinationen und andere unerwünschte Modellfunktionen von Deepseek und anderen Open-Supply-KI-Modellen entfernt werden sollen. Bei der Prüfung struggle CTGT nachweislich, dass Deepseek 96 Prozent der sensiblen Fragen beantworten kann, verglichen mit 32 Prozent ursprünglich.
CTGT demonstrierte seine neuen Plattform-Upgrades zum ersten Mal bei VentureBeat Remodel 2025, das vom 24. bis 25. Juni in San Francisco stattfand. CTGT struggle einer von nur sieben Finalisten für das VentureBeat Innovation Showcase und wurde zum Abschluss der Veranstaltung von den Richtern zum Prime -Gewinner des Showcases ernannt.
In den letzten Monaten hat CTGT eine Infrastruktur für einen führenden Versicherer aufgebaut, um sicherzustellen, dass ihre KI -korrekte komplexe Ansprüche ordnungsgemäß kodiert, was dazu führte, dass der Versicherer in nur einer Woche ein finanzielles Engagement in Höhe von über 1 Mio. USD vermeidet. CTGT architektiert auch das Schiff der Genai -E -Mail -Einhaltung einer großen Financial institution, indem sie die Compliance -Modelle des Unternehmens automatisch in der Produktion aktualisiert, ohne sie offline machen zu müssen.
Laut McKinsey wurden im Jahr 2024 globale Verluste in Höhe von 67,4 Milliarden US -Greenback an AI -Halluzinationen in Branchen in Verbindung gebracht. Deloitte -Daten haben gezeigt, dass 47 Prozent der KI -Nutzer von Unternehmen zugegeben haben, mindestens eine wichtige Geschäftsentscheidung auf der Grundlage hallukinierter Produktion zu treffen. Das Drawback scheint sich zu verschlechtern, wobei neuere Versionen einiger Modelle mehr als die älteren halluzinieren. Das kürzlich gestartete Chatgpt 4.5 -Modell hat eine Halluzinationsrate von 30 Prozent – die schlechteste aller Zeiten. Die Halluzinationsrate von Deepseek R1 beträgt 14,9 Prozent, und ein Großteil seiner Fehlinformationen ist beabsichtigt und von der chinesischen Regierung in das Modell codiert.
In einer Umgebung mit hoher Einsätze können diese Modelle nicht vertrauen.
CTGT startete im Februar 2025 mit 7 Mio. USD für die Finanzierung von Gradienten (Google-KI-Fonds im Frühstadium), Common Catalyst, Y Combinator, Liquid 2, Deepwater und bemerkenswerte Engel, darunter François Chollet (Google, Schöpfer von Keras), Michael Seibin (Y-Kombinator, Co-Fundure-Twitch) und Paul Graham (y Combinator). Zunächst konzentrierte sich CTGT auf die Reduzierung des zum Trainieren und Einsatzes von AI-Modellen erforderlichen Berechnung-etwas, das es recht intestine abschneidet, und die Berechnung um eine Größenordnung reduziert, indem es die Notwendigkeit von Feinabstimmung, schneller Ingenieurwesen und Backpropagation beseitigt.
„Deepseeks Einführung von R1 hat viele Unternehmen dazu veranlasst, um Hilfe zu suchen-sie waren daran interessiert, die niedrigen Kosten und die Geschwindigkeit von Deepseek zu nutzen, aber besorgt über Voreingenommenheit“, sagte Cyril Gorlla, Mitbegründerin und CEO von CTGT. „Beim Testen struggle CTGT in der Lage, die genauen Modellmerkmale zu identifizieren, die eine Verzerrung verursachen und entfernen, so dass Deepseek R1 ohne Voreingenommenheit funktionieren konnte. CTGT hat inzwischen die gleichen Exams an anderen Open-Supply-Modellen durchgeführt, darunter Lama, was beweist, dass es zu erkennen und zu entfernen kann, dass Tendenz, Halluzinationen und andere unerwünschte Merkmale in Minuten, ohne dass es zu den maßgeblichen und kostspieligen, und kostspieligen Fitern, und das Erzielen, und das Abzügeln, die zugänglich sind, und es zu kostspieligen und kostspieligem und ordnungsgemäßen Abzügen. CTGT -Plattform. “
„Die Vertrauenswürdigkeit des KI -Modells ist ein großes Hindernis für Unternehmen, die ihre KI -Investitionen Rendite erzielen“, sagte Gorlla. „Jede Woche habe ich Anrufe von Fortune 500 -Führungskräften vorgenommen, die Ratschläge zur Lösung dieses Issues wünschen. Nachdem wir in den letzten Monaten kundenspezifische Arbeiten in diesem Bereich geleistet haben, haben wir unseren Ansatz jetzt in die CTGT -Plattform produziert und es jedem zur Verfügung gestellt.“