
CTGT
Lapisan deterministik untuk kecerdasan frontier
Tentang perusahaan
CTGT adalah laboratorium riset AI terapan yang memecahkan secara mendasar hambatan alignment dan keandalan AI enterprise.
Bagi perusahaan besar, terutama di industri yang diatur ketat, menerapkan AI generatif selama ini berarti berkompromi antara kemampuan dan risiko bencana. Pendekatan enterprise yang lazim, seperti RAG, fine-tuning, dan prompt engineering, bekerja di lapisan abstraksi yang keliru. Semuanya pada dasarnya probabilistik, menuntut beban engineering yang sangat besar, dan gagal memberikan kepastian matematis yang dibutuhkan perusahaan Fortune 500.
Kami berfokus pada ilmu representation engineering dan telah menjadikan mechanistic interpretability sebagai produk. Dengan membuka “kotak hitam” jaringan saraf, CTGT mengembangkan arsitektur eksklusif yang mengintervensi langsung di lapisan representasi model. Kami mengubah SOP perusahaan yang rumit, regulasi SEC/FINRA, dan pedoman redaksional yang ketat menjadi “Policy as Code” yang bisa dibaca mesin, sehingga batasan deterministik dan jejak audit yang bisa dipertanggungjawabkan dapat ditegakkan tanpa melatih ulang model dengan biaya mahal.
Hasilnya adalah lompatan besar dalam ekonomi dan kemampuan AI enterprise. Arsitektur dasar kami memungkinkan organisasi menjalankan model open-source yang aman dan di-host sendiri, yang secara matematis menyamai penalaran dan performa model frontier. Benchmark dari penerapan kami di perusahaan besar menunjukkan pencegahan halusinasi hingga 96,5%, akurasi hingga 3,3× lebih tinggi pada tugas rumit di domain tertentu, dan pengurangan tinjauan manual human-in-the-loop sebesar 80–90%.
Didukung pendanaan seed $8 juta dari Gradient Ventures (Google), General Catalyst, dan Y Combinator, CTGT kini diterapkan di perusahaan Fortune 500, termasuk lembaga keuangan Tier-1 dan konglomerat media global, yang memberi mereka kendali deterministik untuk menerapkan AI enterprise tanpa ruang untuk kesalahan.
Topik
- Lokasi
- San Francisco, CA, Amerika Serikat
- Ukuran tim
- 10 karyawan
- Batch YC
- Fall 2024
- Status
- Aktif
- Tahap
- Tahap awal





