Fiecare companie cu care am vorbit reconstruiește o infrastructură similară – specificații de date personalizate, scripturi manuale de control QA, conducte de etichetare internă, fluxuri de lucru de licențiere offline etc. acest lucru este ineficient, predispus la erori și nu este construit la scara la care operează acum companiile de top AI. Am înlocuit toate acestea cu primitive modulare pe @psdnai: → SDK-uri pentru colectare structurată → conducte ml pentru deduplicare, verificări PII și detectarea valorilor aberante → etichetare semi-supravegheată cu învățare activă și rutare de incertitudine → Aprobat de IP prin @StoryProtocol