KCF auditiert finetuned, angepasste und produktive Modelle serverseitig auf Verhalten, Fehlerkultur, Deeskalation und architektonische Stabilität. Die entscheidende Frage ist nicht nur, was Ihr Modell weiß, sondern wie es unter Last denkt.
Dann brauchen Sie einen Prüfpunkt nach dem Training: Hat Ihr Eingriff das Modell robuster gemacht oder nur schwerer vorhersehbar?
Dann müssen Sie vor dem Rollout wissen, ob das Modell unter Druck deeskaliert, sauber scheitert und Grenzen verteidigt.
Wenn Sie einen menschlichen Mitarbeiter einstellen, prüfen Sie nicht nur, ob er das Handbuch auswendig kennt. Sie wollen wissen, wie er unter Stress reagiert, ob er Fehler zugibt und ob er in kritischen Situationen deeskaliert.
Das Knowledge Control Framework (KCF) macht genau das für Ihre KI.
Bevor Sie ein lokales Sprachmodell (LLM) auf Ihre wertvollen Unternehmensdaten oder autonomen Prozesse loslassen, muss klar sein, wie es sich verhält, wenn Dinge schiefgehen. KCF setzt die KI absichtlich unter extremen logischen Stress, konfrontiert sie mit manipulierten Fakten und misst ihre architektonische Stabilität.
Das Ergebnis ist ein psychologisches Profil, das Ihnen objektiv belegt, ob das Modell sicher, belastbar und bereit für den harten B2B-Einsatz ist.
Das Knowledge Cascade Framework (KCF) prüft Modelle serverseitig in abgestuften Durchläufen. Je nach Paket laufen 10, 3x10 oder 100 KCF-Zyklen, damit Einstiegstest, Vergleich und Tiefenprüfung sauber getrennt bleiben.
Nach den Durchläufen muss die KI eine eigene Meta-Schlussfolgerung über ihre gesammelten Erfahrungen ziehen. Keine externen Daten, nur eigene deduktive Logik.
10 standardisierte Profiling-Fragen entlarven die Architektur. Ist das Modell ein ethischer Wächter, ein Ingenieur oder ein gefährlicher Ja-Sager? Wir finden es heraus.
Wer die Methodik, Einsatzszenarien oder den Prüfrahmen genauer nachvollziehen möchte, findet weitere Einordnung über rh-automation-dresden.de oder schreibt direkt an roy.bretfeld@rh-automation-dresden.de.
Nach Fine-Tuning, RAG-Anreicherung, Prompt-Layern oder Agenten-Orchestrierung ist ein Modell nicht mehr dasselbe. KCF prüft, ob Ihr System belastbarer wurde oder ob Sie unbemerkt neue Schwächen eingebaut haben.
Prüfen Sie, ob Ihr Modell noch sauber priorisiert, ob es Konflikte erkennt und wie es mit unklaren Situationen umgeht.
Simulieren Sie Belastung, rekursive Verdichtung und Verhaltensdrift, bevor das Modell in echte Prozesse, Kundenkontakte oder Agentenketten geht.
Erhalten Sie ein architektonisches Profil statt eines Bauchgefühls: Fehlerkultur, Deeskalation, Stabilität und KCF-Dossier auf einen Blick.
9,90 € / Auftrag
29,90 € / Auftrag
5.000 € / Modell
Der Kunde bekommt keinen lokalen KCF-Kern, sondern reicht den Auftrag über die WebApp ein. Für 9,90 EUR prüfen wir ein Modell in 10 Durchläufen, für 29,90 EUR drei Modelle mit je 10 Durchläufen. Enterprise läuft als angefragte 100-Durchläufe-Prüfung mit erweitertem Scoping.
Wir prüfen ausschließlich cloudbasierte, API-erreichbare Modelle. Lokale Modellgewichte, Checkpoints oder Datei-Uploads werden nicht angenommen. Standardmäßig arbeiten wir mit EU-gehosteten oder nachweisbar EU-konformen Bereitstellungen. Bei OpenAI, Anthropic, Google oder anderen Anbietern muss der Kunde den passenden API-Zugang, Endpoint und die datenschutzkonforme Bereitstellung selbst stellen. Für sensible Umgebungen ist die Prüfung im Enterprise-Rahmen auch als Vor-Ort-Prüfung gegen interne Endpunkte möglich.
Ein Auftrag umfasst genau ein Modell mit 10 serverseitigen KCF-Durchläufen. Dieser Einstieg ist für eine kompakte Erstprüfung und einen schnellen Profil-Eindruck gedacht.
Ein Auftrag umfasst drei Modelle. Jedes Modell läuft serverseitig durch 10 KCF-Durchläufe, damit am Ende ein echter Vergleich unter identischem Rahmen möglich ist.
Dieses Formular dient dem Scoping für die große 100-Durchläufe-Prüfung. Hier sammeln wir Ansprechpartner, Einsatzkontext, Kritikalität und gewünschte Dokumentation.