każda firma, z którą rozmawialiśmy, odbudowuje podobną infrastrukturę – niestandardowa specyfikacja danych, ręczne skrypty QA, wewnętrzne procesy etykietowania, offline'owe przepływy licencyjne itp. to jest nieefektywne, podatne na błędy i nieprzystosowane do skali, na której obecnie działają wiodące firmy AI. wszystko to zastąpiliśmy modułowymi elementami na @psdnai: → SDK do strukturalnej zbiórki → pipeline'y ML do usuwania duplikatów, kontroli PII i wykrywania anomalii → półnadzorowane etykietowanie z aktywnym uczeniem i trasowaniem niepewności → IP oczyszczone przez @StoryProtocol