toutes les entreprises avec lesquelles nous avons parlé reconstruisent une infrastructure similaire – spécifications de données personnalisées, scripts de QA manuels, pipelines de labellisation internes, workflows de licence hors ligne, etc. c'est inefficace, sujet à des erreurs, et pas conçu pour l'échelle à laquelle les principales entreprises d'IA opèrent collectivement maintenant. nous avons remplacé tout cela par des primitives modulaires sur @psdnai : → SDK pour la collecte structurée → pipelines ML pour la déduplication, les vérifications PII et la détection des valeurs aberrantes → labellisation semi-supervisée avec apprentissage actif et routage d'incertitude → IP-cleared via @StoryProtocol