Kurz erklärt: Source-First, mit Quelle, Einordnung, Abgrenzung zum Nachbarbegriff und praktischem Lernbezug.
Quantas Generierungsprinzip: erst echten Quelltext holen, ausschließlich daraus generieren, jede Karte per Quote-Match wörtlich zurückprüfen.
Quelle: Quanta, 2026, offene Studie: quanta-study.de/studien/ki-ohne-halluzination
Beide Wege liefern Text, der richtig klingt. Nur einer davon lässt sich nachprüfen.
Es heißt, dass die Aussage der Karteikarte wörtlich in einer benannten Quelle steht und dort per Direktlink nachprüfbar ist. Gemessen wird Quellentreue, nicht Faktenrichtigkeit: eine Quelle kann sich irren, und dann irrt sich auch die Karteikarte, aber du siehst sofort, woher die Aussage stammt.
Ja, und dort besonders streng: Bei einem Datei-Hochladen ist dein Dokument die einzige zugelassene Quelle. Es entsteht nichts, was nicht in deinem Skript steht, auch dann nicht, wenn das Modell die Antwort zu kennen glaubt.
Deterministische, serverseitige Prüfung: jede KI-Karte muss wörtlich in ihrer Quelle belegbar sein, sonst wird sie verworfen statt ausgeliefert.
Das Siegel für quellenbelegte KI-Karten: Quelle mit Titel, Lizenz und Direktlink plus wörtliches Beleg-Zitat, per Quote-Match geprüft.
Verankerung von KI-Ausgaben in echtem Quelltext statt Modellwissen. Reduziert Halluzination, ersetzt aber keine Prüfung, darum prüft Quanta per Quote-Match nach.