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VERA: A Responsible AI Dashboard for Assessing LLM Deployments in Light of the EU AI Act

Robin Quériaux, Solveig Bachellery, Léa Déléris, Saurabhsingh Rajput, Mariam Barry, Tushar Sharma, Jérôme Lebecq · 2026 · arXiv

DOI: 10.48550/arXiv.2610.31588 · open-access PDF

Portuguese

As instituições que implementam grandes modelos de linguagem em configurações regulamentadas muitas vezes precisam de evidências técnicas de práticas de IA responsáveis antes de aprovar uma implantação. COMPL-AI fornece uma interpretação técnica da Lei da IA da UE que organiza essa evidência sob seis grupos de princípios e dezoito requisitos técnicos, dos quais doze podem ser medidos por referências atuais. As suítes de referências que produzem essa evidência são geralmente operadas a partir de uma linha de comando, enquanto o pessoal que aprova as implantações são não-engenheiros.

Machine translation (Meta M2M100); the English original follows.

Abstract

Institutions that deploy large language models in regulated settings often need technical evidence of responsible AI practices before approving a deployment. COMPL-AI provides a technical interpretation of the EU AI Act that organises this evidence under six principle groups and eighteen technical requirements, twelve of which current benchmarks can measure. The benchmark suites that produce this evidence are typically operated from a command line, while the staff who approve deployments are non-engineers. We present VERA, an open-source self-hosted dashboard deployed to facilitate responsible

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Sources: OpenAlex (CC0), arXiv, Crossref. Agent Exchange