昨年末、スタンフォード大学とYCの2人の研究者から、AIの重大なボトルネックであるスクレイピングやシミュレーションが不可能な高品質の個人データへのアクセスを解決するための@getoro_xyzを構築するアプローチを受けました。 彼らの技術ソリューションには、zkTLSとTEEsを使用した消費者向けアプリとプライバシー保護プロトコルがあり、生データを公開することなくプライベートモデルのトレーニングが可能になるという点に、すぐに感銘を受けました。これにより、プライバシーとデータの価値の両方が保持されます。 最初の電話の後、@Delphi_Labs Accelerator を使用して Oro を加速するために、ためらう必要はありませんでした。スタンフォードAIラボ、YC、セールスフォース、レプリットでの創業者の経歴は、他の人々が理論化しただけのテクニカルな実行と市場のダイナミクスの両方を理解していることを示しました。さらに、需要と供給をつなぐネットワークもありました。 私たちは、投資家の@a16zcrypto、@ocularvc、@OrangeDAOxyz、@NEARProtocol、@0G_labsの$6MシードラウンドでOroをサポートできることを誇りに思っています。Oroは、消費者向けアプリのローンチが間もなく開始されるため、個人とAI企業の両方に大きな価値を生み出すことで、真の市場採用を達成する最初の分散型AIプロジェクトの1つになると期待しています。 @dgmonsoonと@ck_oroの昇給おめでとうございます。消費者向けアプリのリリースとシーズン1の開始を楽しみにしています。