GRAM partitioniert Dual-Use-Wissen (wie Virologie oder Cybersecurity) in dedizierte, löschbare Neuronen-Module, sodass ein trainiertes Modell flexibel für verschiedene Sicherheitsanforderungen konfiguriert werden kann, ohne separate Models trainieren zu müssen.