todas as empresas com as quais conversamos reconstroem uma infraestrutura semelhante – especificações de dados personalizadas, scripts manuais de controle de qualidade, pipelines de rotulagem interna, fluxos de trabalho de licenciamento offline etc. isso é ineficiente, propenso a erros e não foi construído para a escala em que as principais empresas de IA estão operando coletivamente agora. Substituímos tudo isso por primitivos modulares no @psdnai: → SDKs para coleção estruturada → pipelines de ml para desduplicação, verificações de PII e detecção de exceções → rotulagem semi-supervisionada com aprendizado ativo e roteamento de incerteza → IP compensado por meio de @StoryProtocol