
CTGT
Die deterministische Ebene für Frontier-Intelligenz
Über das Unternehmen
CTGT ist ein Forschungslabor für angewandte KI, das den Engpass bei Alignment und Zuverlässigkeit von Unternehmens-KI grundlegend löst.
Für Unternehmen, besonders in stark regulierten Branchen, war der Einsatz generativer KI bisher stets ein Kompromiss zwischen Leistungsfähigkeit und katastrophalem Risiko. Gängige Ansätze wie RAG, Fine-Tuning und Prompt Engineering setzen auf der falschen Abstraktionsebene an. Sie sind von Natur aus probabilistisch, verursachen enormen Engineering-Aufwand und liefern nicht die mathematische Gewissheit, die die Fortune 500 verlangen.
Wir konzentrieren uns auf die Wissenschaft des Representation Engineering und haben mechanistische Interpretierbarkeit zum Produkt gemacht. Indem CTGT die „Black Box“ neuronaler Netze öffnet, hat das Unternehmen eine eigene Architektur entwickelt, die direkt auf der Repräsentationsebene des Modells eingreift. Wir übersetzen komplexe Unternehmens-SOPs, SEC- und FINRA-Vorschriften sowie strenge redaktionelle Regelwerke in maschinenlesbare „Policy as Code“ – mit deterministischen Vorgaben und belastbaren Audit-Trails, ganz ohne teures Neutraining der Modelle.
Das Ergebnis ist ein Quantensprung bei Wirtschaftlichkeit und Leistungsfähigkeit von Unternehmens-KI. Dank unserer Architektur können Organisationen sichere, selbst gehostete Open-Source-Modelle betreiben, die beim Schlussfolgern und in der Leistung mathematisch mit Frontier-Modellen gleichziehen. Benchmarks aus unseren Unternehmensinstallationen zeigen, dass 96,5 % der Halluzinationen verhindert werden, die Genauigkeit bei komplexen, domänenspezifischen Aufgaben um bis zu das 3,3-Fache steigt und die manuelle Prüfung durch Menschen um 80–90 % sinkt.
CTGT wird mit einer Seed-Runde über 8 Mio. $ von Gradient Ventures (Google), General Catalyst und Y Combinator unterstützt und ist bereits bei Fortune-500-Unternehmen im Einsatz, darunter Finanzinstitute der ersten Reihe und globale Medienkonzerne. Ihnen gibt CTGT die deterministische Kontrolle, die sie brauchen, um Unternehmens-KI ohne jeden Spielraum für Fehler einzusetzen.
Themen
- Standort
- San Francisco, CA, USA
- Teamgröße
- 10 Mitarbeitende
- YC-Batch
- Fall 2024
- Status
- Aktiv
- Phase
- Frühphase





