Realm Labs
RealmGuard 護欄模型讀取模型推論時的「意圖」，在數十毫秒內攔下幻覺、提示注入、越獄與個資外洩
Realm Labs 是 RSAC 2026 Innovation Sandbox 前十強之一，主張讓企業在推論時「看見 AI 在想什麼」。它整理了一份 AI Failure Index，把幻覺、偏離目標、提示注入、越獄、操弄、諂媚、洩漏個資、濫用工具、權限提升、陷入迴圈、稱讚競爭對手等都列為 AI 失誤，認為即使做過評測、紅隊與觀測，正式環境裡的 AI 還是會出錯。
主力產品 RealmGuard 是一個護欄模型，用他們稱為 Deep Neural Inspection（DNI）的技術，在推論時讀取模型的意圖而不只是看輸出。官網宣稱可偵測 100 多種風險、對應 30 多個法規框架（包括 FINRA、MLCommons 與歐盟 AI 法），在串流、多輪對話中於 30 毫秒內判斷，並以自家基準測試表示在多模態與多語言評測上勝過 Llama Guard 4、Nemotron-Safety-Guard 與 Qwen3Guard。它還能標出問題內容出現在哪一段，說明為什麼判定失誤。
功能特色與適用場景：運作流程是偵測、回應、改善——越線時可阻擋、改寫、轉送或記錄，抓到的失誤會變成修正依據。部署採自架，官網說 30 分鐘可完成，跑在主流雲端或地端 GPU 叢集，資料不出你的環境；也能加入品牌語氣、溝通規範等自訂政策。台灣金融業正在做對客 AI 客服，又要符合金管會對生成式 AI 的指引，這類可自架、可解釋的護欄值得評估，但中文表現要自己測。
TheAI學院 編輯建議
編輯實測後的真心話Realm Labs 從「讀模型意圖」切入護欄，概念很新；基準數字是自測，導入前一定要拿自己的中文資料跑一輪。
主要功能
- Deep Neural Inspection 讀取模型推論意圖
- 單一模型偵測內容安全、提示注入、越獄、個資外洩、幻覺等 100 多種風險
- 串流與多輪對話中低延遲判斷
- 標出問題片段並解釋判定原因
- 對應 FINRA、歐盟 AI 法等 30 多個法規框架並可加自訂政策
- 自架部署於雲端或地端 GPU，資料不外流
適用場景
- 金融業對客 AI 助理的即時合規護欄
- 攔截 RAG 應用的提示注入與個資外洩
- 偵測客服機器人的幻覺回答
- 依品牌語氣規範過濾 AI 輸出
- 代理執行工具前檢查權限濫用意圖
Realm Labs 的優點與缺點
優點
- 一個模型涵蓋多種失誤類型，不必疊多套工具
- 可解釋到片段層級
- 自架部署，適合受監管產業
缺點
- 官網未公開價格
- 勝過其他護欄模型的數據來自廠商自測
- 需自備 GPU 資源，中文表現未特別說明
價格方案
官網未公開價格，需預約 Demo 或申請試用 RealmGuard
Realm Labs 常見問題
RealmGuard 跟一般護欄模型有何不同？
官網表示它以 Deep Neural Inspection 讀取模型推論時的意圖，而不只是檢查輸出文字，並能指出問題片段。
可以自己部署嗎？
可以，官網說 30 分鐘內可在主流雲端或地端 GPU 叢集自架，資料不離開你的環境。
偵測到問題會怎麼處理？
可依政策阻擋、遮蔽改寫、轉送或標記記錄。
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