CORAA
Features/Architecture/ਅਨੁਮਾਨ ਨਾ ਲਗਾਉਣ ਵਾਲਾ LLM.
ਪੇਟੈਂਟ ਬਕਾਇਆ · ਮੂਲ

ਅਨੁਮਾਨ ਨਾ ਲਗਾਉਣ ਵਾਲਾ LLM.

ਪੇਟੈਂਟ-ਬਕਾਇਆ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਪਰਤ. ਉਹੀ ਲੇਜਰ, ਉਹੀ ਮਾਪਦੰਡ, ਉਹੀ ਜਵਾਬ, ਹਰ ਵਾਰ.

ਆਡਿਟ ਪੁਨਰ-ਉਤਪਾਦਨਯੋਗਤਾ 'ਤੇ ਬਣਿਆ ਹੈ. ਜੋ ਵਰਕਿੰਗ ਪੇਪਰ ਮੁੜ-ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ, ਉਹ SA 230 ਦੀ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ ਅਨੁਸਾਰ, ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀਕਰਨ ਨਹੀਂ ਹੈ. ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਉਲਟ 'ਤੇ ਬਣਿਆ ਹੈ, ਅਨਿਯਮਿਤ ਸੈਂਪਲਿੰਗ, ਤਾਪਮਾਨ ਡ੍ਰਿਫਟ, ਪ੍ਰਾਂਪਟ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲਤਾ. Coraa ਫਾਊਂਡੇਸ਼ਨ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਇੱਕ ਪੇਟੈਂਟ-ਬਕਾਇਆ ਨਿਰਣਾਇਕ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਪਰਤ ਵਿੱਚ ਘੇਰਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਉਹੀ ਲੇਜਰ, ਉਹੀ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਵਿਰੁੱਧ, ਹਰ ਵਾਰ ਉਹੀ ਨਤੀਜੇ ਪੈਦਾ ਕਰੇ, ਬਾਈਟ-ਇੱਕੋ-ਜਿਹੇ, ਹੈਸ਼-ਤੁਲਨਾਯੋਗ, NFRA-ਰੱਖਿਆਯੋਗ.

  • ਵਿੱਤੀ ਵਰਗੀਕਰਨ 'ਤੇ ਜ਼ੀਰੋ ਭਰਮ, ਨਿਰਮਾਣ ਦੁਆਰਾ
  • 100% ਪੁਨਰ-ਉਤਪਾਦਨਯੋਗ, ਰਨ, ਪਾਰਟਨਰ, ਪੀਅਰ ਸਮੀਖਿਅਕਾਂ ਵਿੱਚ
  • ਹਰ ਜਵਾਬ ਆਪਣਾ ਨਿਯਮ, ਆਪਣੀ ਕਤਾਰ, ਅਤੇ ਆਪਣੀ ਸੀਡ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ
  • ਉਸੇ ਐਨਗੇਜਮੈਂਟ ਦੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਦੋ ਰਨਾਂ ਨੂੰ ਹੈਸ਼-ਤੁਲਨਾ ਕਰੋ
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 ਅਤੇ Copilot ਉਸੇ ਸਵਾਲ ਦੇ ਰਨ-ਦਰ-ਰਨ ਵੱਖਰੇ ਜਵਾਬ ਦਿੰਦੇ ਹਨ
  • -ਤਾਪਮਾਨ, ਸੈਂਪਲਿੰਗ, ਅਤੇ ਪ੍ਰਾਂਪਟ ਡ੍ਰਿਫਟ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕੋਈ ਦੋ ਸਮੀਖਿਅਕ ਇੱਕੋ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨਹੀਂ ਦੇਖਦੇ
  • -NFRA ਨਿਰੀਖਣ ਅਧੀਨ ਰੱਖਿਆ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ, ਵਰਕਿੰਗ ਪੇਪਰ ਮੁੜ-ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ-ਯੋਗ ਨਹੀਂ
  • -ਭਰਮਾਏ ਵਰਗੀਕਰਨ, ਘੜੇ ਨਿਯਮ ਨੰਬਰ, ਮਨਘੜਤ ਧਾਰਾ ਹਵਾਲੇ
  • -ਕਿਉਂ ਕੋਈ ਖਾਸ ਜਵਾਬ ਪੈਦਾ ਹੋਇਆ ਉਸਦਾ ਕੋਈ ਆਡਿਟ ਟਰੇਲ ਨਹੀਂ
ਜੋ LLM ਡ੍ਰਿਫਟ ਕਰਦਾ ਹੈ ਉਹ ਆਡਿਟ ਰਾਏ ਨੂੰ ਲੰਗਰ ਨਹੀਂ ਦੇ ਸਕਦਾ.
CORAA

On the Ledger

  • ਪੇਟੈਂਟ-ਬਕਾਇਆ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਪਰਤ ਫਾਊਂਡੇਸ਼ਨ ਮਾਡਲ ਉੱਪਰ ਨਿਰਣਾਇਕਤਾ ਲਾਗੂ ਕਰਦੀ ਹੈ
  • ਇਨਪੁੱਟ (ਲੇਜਰ + ਮਾਪਦੰਡ + ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ) ਇੱਕ ਵਿਲੱਖਣ ਐਨਗੇਜਮੈਂਟ ਕੁੰਜੀ ਵਿੱਚ ਹੈਸ਼ ਹੁੰਦੇ ਹਨ
  • ਉਹੀ ਕੁੰਜੀ ਉਹੀ ਆਉਟਪੁੱਟ ਪੈਦਾ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਲੱਖਾਂ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਮੁੜ-ਰਨਾਂ ਵਿੱਚ ਤਸਦੀਕ ਕੀਤੀ
  • ਹਰ ਵਰਗੀਕਰਨ ਆਪਣਾ ਨਿਯਮ ਹਵਾਲਾ, ਕਤਾਰ ਹਵਾਲਾ, ਅਤੇ ਸੀਡ ਰੱਖਦਾ ਹੈ
  • ਉਸੇ ਐਨਗੇਜਮੈਂਟ ਦੇ ਦੋ ਰਨ ਦੋ ਇੱਕੋ-ਜਿਹੀਆਂ ਫਾਈਲਾਂ ਪੈਦਾ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਬਾਈਟ-ਦਰ-ਬਾਈਟ
Coraa ਦੀ ਪੁਨਰ-ਉਤਪਾਦਨਯੋਗਤਾ ਗਣਿਤਕ ਹੈ, ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਨਹੀਂ.
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 ਨੇ ਉਸ ਵਿਧੀ 'ਤੇ ਪੇਟੈਂਟ ਦਾਖਲ ਕੀਤਾ ਹੈ ਜਿਸ ਨਾਲ ਆਡਿਟ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਗੈਰ-ਨਿਰਣਾਇਕ ਫਾਊਂਡੇਸ਼ਨ ਮਾਡਲ ਤੋਂ ਨਿਰਣਾਇਕ ਆਉਟਪੁੱਟਾਂ ਕੱਢੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਹੈਸ਼ਿੰਗ ਯੋਜਨਾ, ਸੀਡ-ਬਾਈਂਡਿੰਗ, ਰੈਪਰ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ, ਅਤੇ ਨਿਰੀਖਣ ਰੱਖਿਆ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਹੈਸ਼-ਤੁਲਨਾ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ. ਅਰਜ਼ੀ ਭਾਰਤ ਅਤੇ PCT ਵਿੱਚ ਬਕਾਇਆ ਹੈ.
ਤਾਪਮਾਨ 0 ਸਿਰਫ਼ ਟੋਕਨ ਸੈਂਪਲਿੰਗ ਨੂੰ ਸੀਮਤ ਕਰਦਾ ਹੈ. ਇਹ ਪ੍ਰਾਂਪਟ ਕ੍ਰਮ, KV cache ਹਟਾਉਣਾ, GPU ਗੈਰ-ਨਿਰਣਾਇਕਤਾ, ਜਾਂ ਅਸਲ ਫਾਊਂਡੇਸ਼ਨ-ਮਾਡਲ ਸਰਵਿੰਗ ਸਟੈਕਾਂ ਦੁਆਰਾ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੇ ਦਰਜਨਾਂ ਹੋਰ ਵੈਰੀਅੰਸ ਸਰੋਤਾਂ ਨੂੰ ਸੀਮਤ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ. Coraa ਦੀ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਪਰਤ ਉਹਨਾਂ ਸਾਰੇ ਸਰੋਤਾਂ ਨੂੰ ਸੀਮਤ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਸਿਰਫ਼ ਸੈਂਪਲਿੰਗ ਤਾਪਮਾਨ ਹੀ ਨਹੀਂ, ਅਤੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਬਾਈਟ-ਇੱਕੋ-ਜਿਹੇਪਣ ਦੀ ਤਸਦੀਕ ਕਰਦੀ ਹੈ.
ਨਹੀਂ. ਫਾਊਂਡੇਸ਼ਨ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਹਰ ਕਾਲ ਰੈਪ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ. ਜੋ ਕਾਲਾਂ ਰੈਪਰ ਤੋਂ ਬਚ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ ਘਟਨਾ ਜਵਾਬ ਦੌਰਾਨ ਡਿਵੈਲਪਰ-ਮੋਡ ਪ੍ਰਾਂਪਟ, ਉਹ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਗੈਰ-ਨਿਰਣਾਇਕ ਟੈਗ ਕੀਤੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਆਡਿਟ ਫਾਈਲ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਆ ਸਕਦੀਆਂ. ਐਨਗੇਜਮੈਂਟ ਲੌਗ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਦਰਜ ਕਰਨ ਤੋਂ ਇਨਕਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ.
ਪਿਨਿੰਗ. ਹਰ ਐਨਗੇਜਮੈਂਟ ਇੱਕ ਖਾਸ ਫਾਊਂਡੇਸ਼ਨ-ਮਾਡਲ ਸੰਸਕਰਣ-ਹੈਸ਼ ਨਾਲ ਬੰਨ੍ਹੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ. ਮਾਡਲ ਅਪਡੇਟ ਸਿਰਫ਼ ਨਵੀਆਂ ਐਨਗੇਜਮੈਂਟਾਂ 'ਤੇ ਲਾਗੂ ਹੁੰਦੇ ਹਨ; ਜਾਰੀ ਜਾਂ ਇਤਿਹਾਸਕ ਐਨਗੇਜਮੈਂਟਾਂ ਪਿੰਨ ਕੀਤੇ ਮਾਡਲ ਵਿਰੁੱਧ ਹੱਲ ਹੁੰਦੀਆਂ ਰਹਿੰਦੀਆਂ ਹਨ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਫਰਮ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮੁੜ-ਪਿੰਨ ਨਹੀਂ ਕਰਦੀ. ਮੁੜ-ਪਿੰਨ ਕਰਨਾ ਇੱਕ ਨਾਲੋ-ਨਾਲ ਅੰਤਰ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਫਰਮ ਦੇਖ ਸਕੇ ਕੀ ਬਦਲਦਾ ਹੈ.
ਬਾਈਟ-ਇੱਕੋ-ਜਿਹੀ, SHA-256 'ਤੇ ਤਸਦੀਕ ਕੀਤੀ. ਉਸੇ ਐਨਗੇਜਮੈਂਟ ਦੇ ਦੋ ਰਨ ਦੋ PDF ਪੈਦਾ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੇ SHA-256 ਹੈਸ਼ ਮਿਲਦੇ ਹਨ. ਟੈਸਟ ਰਾਤ-ਦਰ-ਰਾਤ ਪੂਰੇ ਐਨਗੇਜਮੈਂਟ ਕਾਰਪਸ ਵਿੱਚ ਚੱਲਦਾ ਹੈ; ਮੇਲ ਨਾ ਖਾਣਾ P0 ਘਟਨਾ ਉਠਾਉਂਦਾ ਹੈ.
See it on a real ledger

Run ਅਨੁਮਾਨ ਨਾ ਲਗਾਉਣ ਵਾਲਾ llm. 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