CORAA
Features/Architecture/একটি LLM যা অনুমান করে না।
পেটেন্ট বিচারাধীন · মূল

একটি LLM যা অনুমান করে না।

পেটেন্ট-বিচারাধীন এক্সিকিউশন স্তর। একই লেজার, একই মান, একই উত্তর, প্রতিবার।

অডিট পুনরুৎপাদনযোগ্যতার উপর গড়া। যে ওয়ার্কিং পেপার পুনরায় সম্পাদন করা যায় না, তা SA 230-এর সংজ্ঞা অনুসারে ডকুমেন্টেশন নয়। জেনারেটিভ AI ঠিক বিপরীতের উপর গড়া—স্টোকাস্টিক স্যাম্পলিং, টেম্পারেচার বিচ্যুতি, প্রম্পট সংবেদনশীলতা। Coraa ফাউন্ডেশন মডেলকে একটি পেটেন্ট-বিচারাধীন নির্ণায়ক এক্সিকিউশন স্তরে আবৃত করে যাতে একই লেজার, একই মানের বিপরীতে, প্রতিবার একই অনুসন্ধান তৈরি করে—বাইট-অভিন্ন, হ্যাশ-তুলনাযোগ্য, NFRA-প্রতিরক্ষাযোগ্য।

  • আর্থিক শ্রেণীবিভাগে শূন্য ভ্রম, নির্মাণ দ্বারাই
  • রান, পার্টনার, পিয়ার পর্যালোচক জুড়ে 100% পুনরুৎপাদনযোগ্য
  • প্রতিটি উত্তর তার নিয়ম, সারি ও সিড উদ্ধৃত করে
  • একই এনগেজমেন্টের যেকোনো দুটি রানের হ্যাশ-তুলনা
Two paths, one ledger

The old way, and ours.

Two paths to the same audit conclusion. One leaves traces; the other doesn't.

Traditional

The old way

  • -ChatGPT এবং Copilot একই প্রশ্নে রানে রানে ভিন্ন উত্তর দেয়
  • -টেম্পারেচার, স্যাম্পলিং এবং প্রম্পট বিচ্যুতির অর্থ কোনও দুই পর্যালোচক একই আউটপুট দেখেন না
  • -NFRA পরিদর্শনের অধীনে প্রতিরক্ষা করা যায় না, ওয়ার্কিং পেপার পুনঃসম্পাদনযোগ্য নয়
  • -ভ্রান্ত শ্রেণীবিভাগ, বানানো নিয়ম সংখ্যা, কাল্পনিক ধারা রেফারেন্স
  • -কেন একটি নির্দিষ্ট উত্তর তৈরি হয়েছিল তার কোনও অডিট ট্রেইল নেই
যে LLM বিচ্যুত হয় তা একটি অডিট মতামতকে নোঙর করতে পারে না।
CORAA

On the Ledger

  • পেটেন্ট-বিচারাধীন এক্সিকিউশন স্তর ফাউন্ডেশন মডেলের উপরে নির্ণায়কতা প্রয়োগ করে
  • ইনপুট (লেজার + মান + থ্রেশহোল্ড) একটি অনন্য এনগেজমেন্ট কী-তে হ্যাশ হয়
  • একই কী একই আউটপুট তৈরি করে, লক্ষ লক্ষ সিন্থেটিক পুনঃরানে যাচাইকৃত
  • প্রতিটি শ্রেণীবিভাগ তার নিয়ম রেফারেন্স, সারি রেফারেন্স ও সিড বহন করে
  • একই এনগেজমেন্টের দুটি রান বাইট-পর-বাইট দুটি অভিন্ন ফাইল তৈরি করে
Coraa-র পুনরুৎপাদনযোগ্যতা গাণিতিক, বিপণন নয়।
How it works

Three steps. Every trace logged.

Step 01

Step 1, Hash the engagement

The mapped ledger data, plus the configured standards, plus the materiality memo, plus the rule weights, are hashed into a unique engagement key. This key is the input to every classification, sampling, and reporting step that follows.

Step 02

Step 2, Deterministic execution layer

Foundation model calls run inside the patent-pending deterministic wrapper, fixed seeds, fixed sampling, fixed token order. Output is a function of input only, not of time, server, or load. The wrapper logs every call's prompt, seed, and response into the engagement record.

Step 03

Step 3, Rule-anchored classification

Every classification produced is bound to an ICAI Standard on Auditing reference, an Income Tax Act section, a GST Act provision, or a Companies Act clause. Rules that do not have an anchor cannot be created, the engine refuses ungrounded outputs.

Step 04

Step 4, Reproducibility audit

Any engagement can be re-run, days or years later, from the immutable Engagement Log. The re-run produces a byte-identical file. If the file diverges, the engine raises a deterministic-integrity alert and the audit team is notified before the partner sees it.

Step 05

Step 5, Hash-compare for defence

When NFRA or peer review pulls a file, they can re-run the engagement themselves with the published seed and compare hashes. A matching hash is the defence, not a story you tell, a number you compare.

Inside the module

What you actually get.

Hash-comparable engagements

Two parties holding the same mapped ledger data can run the engagement independently and exchange hashes. If the hashes match, the audit is reproducible. If they do not, the engine pinpoints exactly which classification diverged and why.

Seed-printed working papers

Every sample, every classification, every threshold decision carries the seed that produced it. Re-run with the same seed = same result. The seed is part of the working paper, not metadata.

Deterministic-integrity alerts

If the wrapper detects a foundation-model drift, a non-deterministic API call, or a clock-dependent output, the engagement halts and surfaces the alert. The team can choose to lock the prior deterministic version or investigate.

Open-method, closed-weight defence

The deterministic method is publishable and auditable, NFRA inspectors and peer reviewers can verify the algorithm without seeing Coraa's model weights. The defence is built on math, not access.

Frequently asked

Answers, up front.

Coraa সেই পদ্ধতির উপর পেটেন্ট ফাইল করেছে যার মাধ্যমে একটি অ-নির্ণায়ক ফাউন্ডেশন মডেল থেকে অডিট প্রসঙ্গে নির্ণায়ক আউটপুট নিষ্কাশিত হয়—হ্যাশিং স্কিম, সিড-বাইন্ডিং, র‌্যাপার আর্কিটেকচার এবং পরিদর্শন প্রতিরক্ষার জন্য ব্যবহৃত হ্যাশ-তুলনা প্রোটোকল অন্তর্ভুক্ত। আবেদনটি ভারতে এবং PCT-তে বিচারাধীন।
টেম্পারেচার 0 কেবল টোকেন স্যাম্পলিংকে সীমাবদ্ধ করে। এটি প্রম্পট ক্রম, KV cache eviction, GPU অ-নির্ণায়কতা বা বাস্তব ফাউন্ডেশন-মডেল সার্ভিং স্ট্যাকগুলি যে কয়েক ডজন অন্যান্য বৈচিত্র্যের উৎস প্রবর্তন করে সেগুলি সীমাবদ্ধ করে না। Coraa এক্সিকিউশন স্তর সেই প্রতিটি উৎসকে সীমাবদ্ধ করে, কেবল স্যাম্পলিং টেম্পারেচার নয়, এবং আউটপুট স্তরে বাইট-অভিন্নতা যাচাই করে।
না। ফাউন্ডেশন মডেলের প্রতিটি কল র‌্যাপ করা। যে কলগুলি র‌্যাপার থেকে বেরিয়ে যায়—উদাহরণস্বরূপ ঘটনা প্রতিক্রিয়ার সময় একটি ডেভেলপার-মোড প্রম্পট—সেগুলি স্পষ্টভাবে অ-নির্ণায়ক হিসেবে চিহ্নিত হয় এবং অডিট ফাইলে প্রবেশ করতে পারে না। এনগেজমেন্ট লগ সেগুলি রেকর্ড করতে অস্বীকার করে।
পিনিং। প্রতিটি এনগেজমেন্ট একটি নির্দিষ্ট ফাউন্ডেশন-মডেল ভার্সন-হ্যাশের সাথে আবদ্ধ। মডেল আপডেট কেবল নতুন এনগেজমেন্টের ক্ষেত্রে প্রযোজ্য; চলমান বা ঐতিহাসিক এনগেজমেন্টগুলি পিন করা মডেলের বিপরীতে সমাধান করতে থাকে যতক্ষণ না ফার্ম স্পষ্টভাবে পুনঃপিন করে। পুনঃপিন একটি পাশাপাশি ডিফ তৈরি করে যাতে ফার্ম দেখতে পারে কী পরিবর্তন হয়।
বাইট-অভিন্ন, SHA-256-এ যাচাইকৃত। একই এনগেজমেন্টের দুটি রান দুটি PDF তৈরি করে যাদের SHA-256 হ্যাশ মেলে। পরীক্ষাটি প্রতি রাতে সম্পূর্ণ এনগেজমেন্ট কর্পাস জুড়ে চলে; একটি অমিল একটি P0 ঘটনা তৈরি করে।
See it on a real ledger

Run একটি llm যা অনুমান করে না। on one of your engagements.

Bring a Trial Balance and a General Ledger. We'll walk through architecture end-to-end on your data, not a sandbox.

Run your first audit free →
Deterministic Core, Patent-pending Execution Layer | CORAA