[Децентралізована платформа штучного інтелекту ORO AI завершує початковий раунд фінансування на суму 6 мільйонів доларів США на чолі з a16z CSX і Delphi Ventures] 17 квітня, згідно з офіційними новинами, децентралізована платформа штучного інтелекту ORO AI оголосила про завершення початкового раунду фінансування на суму $6 млн, a16z Crypto Startup Accelerator Раунд очолили (CSX) та Delphi Ventures, за участю Ocular VC, Orange DAO, NEAR Protocol та 0G Labs.
Згідно з повідомленнями, ORO — це децентралізована платформа штучного інтелекту, яка має на меті розблокувати високоякісні приватні дані для передових моделей штучного інтелекту. ORO використовує технологію блокчейн для полегшення безпечного та дозволеного обміну даними, дозволяючи розробникам штучного інтелекту навчати моделі на якісних наборах даних, одночасно захищаючи конфіденційність даних.
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
Децентралізована платформа штучного інтелекту ORO AI закрила початковий раунд на суму $6 млн на чолі з a16z CSX і Delphi Ventures
[Децентралізована платформа штучного інтелекту ORO AI завершує початковий раунд фінансування на суму 6 мільйонів доларів США на чолі з a16z CSX і Delphi Ventures] 17 квітня, згідно з офіційними новинами, децентралізована платформа штучного інтелекту ORO AI оголосила про завершення початкового раунду фінансування на суму $6 млн, a16z Crypto Startup Accelerator Раунд очолили (CSX) та Delphi Ventures, за участю Ocular VC, Orange DAO, NEAR Protocol та 0G Labs. Згідно з повідомленнями, ORO — це децентралізована платформа штучного інтелекту, яка має на меті розблокувати високоякісні приватні дані для передових моделей штучного інтелекту. ORO використовує технологію блокчейн для полегшення безпечного та дозволеного обміну даними, дозволяючи розробникам штучного інтелекту навчати моделі на якісних наборах даних, одночасно захищаючи конфіденційність даних.