去年年底，两位来自斯坦福大学和YC的研究人员联系了我们，他们正在构建@getoro_xyz，以解决AI的关键瓶颈：无法通过抓取或模拟获取高质量的私有数据。 他们的技术解决方案立刻让我们印象深刻：一个消费者应用程序和隐私保护协议，使用zkTLS和TEEs技术，实现了在不暴露原始数据的情况下进行私有模型训练。这既保护了隐私，也保留了数据的价值。 在我们第一次通话后，我们毫不犹豫地通过@Delphi_Labs Accelerator加速了Oro的发展。创始人在斯坦福AI实验室、YC、Salesforce和Replit的背景表明，他们不仅理解技术执行，还理解市场动态，而其他人仅仅停留在理论阶段。此外，他们还拥有连接供需双方的网络。 我们很自豪能够与投资者@a16zcrypto、@ocularvc、@OrangeDAOxyz、@NEARProtocol和@0G_labs一起支持Oro完成600万美元的种子轮融资。随着他们的消费者应用即将上线，我们预计Oro将成为首批通过为个人和AI公司创造巨大价值而实现真正市场采用的分布式AI项目之一。 祝贺@dgmonsoon和@ck_oro完成融资，期待消费者应用的发布以及第一季的开始。