ogni azienda con cui abbiamo parlato ricostruisce infrastrutture simili – specifiche di dati personalizzate, script di QA manuali, pipeline di etichettatura interne, flussi di lavoro di licenza offline, ecc. questo è inefficiente, soggetto a errori e non costruito per la scala a cui le principali aziende di intelligenza artificiale stanno operando collettivamente ora. abbiamo sostituito tutto ciò con primitive modulari su @psdnai: → sdk per raccolta strutturata → pipeline ml per deduplicazione, controlli PII e rilevamento di outlier → etichettatura semi-supervisionata con apprendimento attivo e instradamento dell'incertezza → IP-cleared tramite @StoryProtocol