Maglunsad ng mga model na kaya mong

Napapatunayang AI infrastructure para sa mga regulated na industriya.

Pangkalahatan

End-to-end na AI infrastructure na beripikado sa pamamagitan ng cryptography. Angkinin ang inyong stack, patunayan ang bawat desisyon, at laging handa sa audit.

543Blueprint na nai-ship
25Kategorya ng industriya
< 6 msOverhead ng verification
128 BLaki ng zkPoC proof
Ang CID overview dashboard habang ginagamit
Arkitektura

CID ang pinag-isang platform para bumuo, magsanay, at magpatakbo ng sarili ninyong mga model — sa loob mismo ng sarili ninyong environment.

Panatilihin ang ganap na pagmamay-ari ng inyong data, mga model, at IP, at maglunsad sa loob ng ilang linggo — dala ang napapatunayang ebidensiyang hinihingi ng inyong board, mga customer, at mga regulator.

Model pipeline7 stages · run example
Ingest at lineage
Buuin ang context
Training sa enclave
Suriin laban sa mga baseline
Validation gate
Lagdaan at i-attest
I-deploy sa inyong environment
Hindi gumagalaw ang data

Tumatakbo ang federated training sa sarili ninyong cloud — hindi kailanman lumalabas ng inyong perimeter ang raw data.

Training sa enclave

Binubuo ang mga model sa loob ng mga nakahiwalay at attested na enclave.

Adversarial na mga gate

Bawat run ay dumadaan sa mga red-team gate bago ilunsad.

Nilagdaang ebidensiya

Cryptographic na patunay na kayang suriin ng inyong mga regulator.

Tesis

Tiwalang nakatayo sa ebidensiya, hindi sa paniniwala lamang.

Independiyenteng verification, pagpapatupad sa antas ng arkitektura, at mission-critical na scale — ang tatlong garantiya sa likod ng bawat model na inilulunsad namin.

Independiyenteng verification

Bawat model ay gumagawa ng cryptographic na ebidensiya, kaya maa-audit ninyo ang mga resulta nang ganap na hiwalay sa amin.

Ipinatutupad ng arkitektura

Ang privacy, provenance, at validation ay mga garantiyang nakapaloob sa istruktura, hindi mga opsyonal na feature.

Mission-critical na scale

Binuo para sa mga industriya tulad ng healthcare, pananalapi, at gobyerno, kung saan hindi maaaring ipagpaliban ang compliance at masusing pagsusuri.

Mga Alok
CIDMagsanay ng model sa pagitan ng magkakahiwalay na partido nang hindi inililipat ang data. Bawat run ay gumagawa ng nilagdaang record na maiaabot ninyo sa auditor.
AMPLIFYBinuo para sa high-fidelity na imahe at video, na nalilikha at nade-deploy sa loob mismo ng inyong mga workflow.
Paparating na
MONOLITHPrecision annotation at labeling — ang training data na pagbabatayan ng susunod ninyong model.
Paparating na
Managed ServicesData, eval, at test — pinatatakbo nang end-to-end ng aming team.
Mga Solusyon

Isang beripikadong platform, para sa bawat regulated na larangan.

Tuklasin ang CID
Magsimula

Sama-samang katalinuhan. Independiyenteng patunay.

Mag-iskedyul ng demo

Hawakan nang buo ang AI strategy ng inyong enterprise. Tingnan kung gaano kadali para sa inyong team ang bumuo at mag-deploy ng mga proprietary na model sa loob ng sarili ninyong environment — at sa federated training, nananatili ang raw data sa loob ng inyong perimeter.

Mag-book ng Demo
Ang mga pinaninindigan namin
Kayo ang may-ari ng model, hindi ang vendorAng weights, pipeline, at IP ay sa inyo mula sa unang araw — walang lock-in, walang per-seat na singil sa system na kayo mismo ang nagpagawa.
Ang ebidensiya ay isang deliverableBawat run ay naglalabas ng nilagdaang record na maiaabot ninyo sa auditor o regulator nang hindi na kailangang isalin pa.
Ipinatutupad ng arkitekturaAng privacy, provenance, at validation ay mga garantiyang nakapaloob sa istruktura, hindi mga opsyonal na feature na kailangan pang buksan.
Binuo para sa masusing pagsusuriDinisenyo para sa healthcare, pananalapi, at gobyerno, kung saan hindi maaaring ipagpaliban ang compliance at audit.
Mga madalas itanong

Ang STEAV ay napapatunayang AI infrastructure na nagbibigay-daan sa anumang organisasyon na bumuo, magpatakbo, at magmay-ari ng sarili nitong mga AI model sa halip na umupa ng mga ito mula sa third-party API. Ang platform nito, ang CID, ay bumubuo at nagsasanay ng mga model sa loob mismo ng sarili ninyong environment at gumagawa ng record na masusuri nang independiyente — patunay kung paano eksaktong binuo ang bawat model.

Hindi. Para ang STEAV sa anumang organisasyon — mula sa malalaking enterprise hanggang sa maliliit at katamtamang negosyo — na mas gustong angkinin ang AI nito kaysa umupa nito mula sa isang API. Lalong bagay dito ang mga regulated na industriya tulad ng financial services, healthcare, at gobyerno dahil doon ay kinakailangan talagang mapatunayan kung paano binuo ang isang model, pero binuo ang platform para sa buong merkado.

Ang pag-upa ay pagtawag sa third-party API: hindi ninyo hawak ang model, hindi ninyo makikita kung paano ito binuo, at maaaring gamitin ang inyong data para pagandahin ang sistema ng iba. Ang pagmamay-ari naman ay nangangahulugang tumatakbo ang model sa inyong environment, sa inyo ang weights, at kayo ang magpapasya kung kailan ito magbabago o titigil. Ginagawa ng STEAV ang espesyalistang trabaho na nagpapapraktikal sa pagmamay-ari.

Bawat stage ng build — ang data na pumasok, ang training, at ang bawat pagsusuri — ay nilalagdaan sa pamamagitan ng cryptography at naitatala habang nangyayari. Ang bunga nito ay tamper-evident na record na kayang i-verify ng panlabas na auditor nang hindi kailangang magtiwala sa STEAV o sa kahit anong vendor. Sinasagot nito ang 'paano binuo ang model na ito?' gamit ang masusuring record, hindi ng isang meeting.

Hindi. Ang STEAV ay AI infrastructure para sa pagbuo at pagmamay-ari ng mga AI model, hindi isang cryptocurrency. Isang tiyak na lugar lamang ang pinaggagamitan nito ng blockchain: bilang tamper-evident na ledger na nagtatala kung paano binuo ang bawat model, para ma-verify ng panlabas na partido ang patunay. Nandoon ang blockchain para sa auditability, hindi bilang bagay na ipinagkakalakal.

Isa itong kumpleto at masusuring record ng lahat ng pumasok sa isang model: ang mga source ng data, ang mga hakbang sa training, at ang mga pagsusuring pinagdaanan nito. Isipin ninyo itong listahan ng sangkap at record ng pagkakabuo ng isang AI model. Awtomatiko itong ginagawa ng STEAV habang binubuo ang model, at iyon ang nagpapahintulot sa inyong patunayan ang provenance sa isang auditor, regulator, o customer.

Hindi. Tumatakbo ang STEAV kung saan na nakatira ang inyong data — on-prem, air-gapped, o sa soberanong cloud — kaya hindi kailanman lumalabas sa inyong kontrol ang inyong data at model. Para sa mga kolaborasyon, pinapayagan ng federated training ang maraming partido na sanayin ang iisang shared model nang walang sinuman sa kanila ang nagsasama-sama o naglalantad ng raw data.

Oo. Dinisenyo ang CID para i-deploy sa sarili ninyong hardware, sa air-gapped na environment na walang koneksyon sa internet, o sa soberanong cloud. Ang model na na-validate ninyo ang siya ring model na pinatatakbo ninyo — naka-freeze, may bersyon, at hindi nagbabago, walang tahimik na update.

Hindi. Pinatatakbo ng control layer ng STEAV ang platform sa malaking scale nang walang malaking ML-operations team, at kayang asikasuhin ng managed services ng STEAV ang espesyalistang trabaho — pinagkakatiwalaang data curation, model evaluation, at adversarial testing — kaya hindi nangangahulugan ang pagmamay-ari ng model na kailangan pang mag-hire ng team na mahirap hanapin.