Наприкінці минулого року до нас звернулися двоє дослідників зі Стенфорду та YC, які розробляють @getoro_xyz для вирішення критичного вузького місця штучного інтелекту: доступу до високоякісних приватних даних, які не можна вилучити або змоделювати. Їх технічне рішення вразило нас відразу: додаток для споживачів і протокол збереження конфіденційності з використанням zkTLS і TEE, що дозволяє навчати приватні моделі без розкриття необроблених даних. Це зберігає як конфіденційність, так і цінність даних. Після нашого першого дзвінка нам не довелося двічі думати, щоб прискорити Oro за допомогою @Delphi_Labs Accelerator. Досвід засновників Stanford AI Lab, YC, Salesforce і Replit продемонстрував, що вони розуміють як технічне виконання, так і динаміку ринку там, де інші лише теоретично оцінювали. Крім того, вони мали мережу для зв'язку попиту та пропозиції. Ми пишаємося тим, що підтримуємо Oro разом з інвесторами @a16zcrypto, @ocularvc, @OrangeDAOxyz, @NEARProtocol та @0G_labs у їхньому початковому раунді на суму 6 мільйонів доларів США. Ми очікуємо, що незабаром запустять їхній споживчий додаток, і ми очікуємо, що Oro стане одним із перших розподілених проєктів зі штучним інтелектом, які досягнуть справжнього впровадження на ринку, створюючи величезну цінність як для приватних осіб, так і для компаній зі штучним інтелектом. Вітаємо з підвищенням @dgmonsoon та @ck_oro, з нетерпінням чекаємо на випуск додатка для споживачів та початок 1 сезону.