todas as empresas com quem falámos constroem infraestruturas semelhantes – especificações de dados personalizadas, scripts de QA manuais, pipelines de rotulagem internos, fluxos de trabalho de licenciamento offline, etc. isto é ineficiente, propenso a erros e não foi construído para a escala em que as principais empresas de IA estão a operar coletivamente agora. substituímos tudo isso por primitivos modulares em @psdnai: → sdks para coleta estruturada → pipelines de ml para deduplicação, verificações de PII e deteção de outliers → rotulagem semi-supervisionada com aprendizagem ativa e roteamento de incerteza → IP-liberado via @StoryProtocol