私たちが話を聞いたすべての企業は、カスタムデータ仕様、手動のQAスクリプト、内部ラベリングパイプライン、オフラインライセンスワークフローなど、同様のインフラストラクチャを再構築しています。 これは非効率的でエラーが発生しやすく、大手AI企業が現在共同で運営している規模に合わせて構築されていません。 これらすべてを@psdnaiのモジュラープリミティブに置き換えました。 構造化コレクション用の → SDK 重複排除、PII チェック、外れ値検出のための → ml パイプライン アクティブラーニングと不確実性ルーティングによる→半教師ありラベリング → @StoryProtocol経由でIPクリア済み