кожна компанія, з якою ми спілкувалися, перебудовує схожу інфраструктуру – кастомні специфікації даних, сценарії ручного контролю якості, внутрішні конвеєри маркування, робочі процеси ліцензування в автономному режимі тощо. це неефективно, схильне до помилок і не створено для тих масштабів, в яких зараз колективно працюють провідні компанії зі штучним інтелектом. Ми замінили все це на модульні примітиви на @psdnai: → SDK для структурованої колекції Пайплайни → ml для дедуплікації, перевірки ідентифікаційної інформації та виявлення викидів → маркування під напівконтрольованим керуванням з активним навчанням і маршрутизацією невизначеностей → IP-клірингом через @StoryProtocol