Jedes Unternehmen, mit dem wir gesprochen haben, baut eine ähnliche Infrastruktur neu – benutzerdefinierte Datenspezifikationen, manuelle QA-Skripte, interne Labeling-Pipelines, Offline-Lizenzierungs-Workflows usw. Das ist ineffizient, fehleranfällig und nicht für den Maßstab ausgelegt, auf dem die führenden KI-Unternehmen derzeit kollektiv operieren. Wir haben all das durch modulare Primitiven auf @psdnai ersetzt: → SDKs für strukturierte Erfassung → ML-Pipelines für Duplikatselbstprüfung, PII-Überprüfungen und Ausreißererkennung → Semi-supervised Labeling mit aktivem Lernen und Unsicherheitsrouting → IP-freigegeben über @StoryProtocol