" DeepNFTValue привлекла 4 миллиона долларов финансирования во главе с Rockaway Blockchain Fund. Стартап, который в настоящее время занимается оценкой CryptoPunks, планирует расшириться, чтобы охватить Bored Ape, Azuki и другие коллекции NFT.
DeepNFTValue, криптовалютный стартап, который оценивает стоимость невзаимозаменяемых токенов (NFT) с использованием методов машинного обучения, привлек 4 миллиона долларов в рамках начального раунда финансирования, поскольку он планирует расширить свои предложения.
У DeepNFTValue в настоящее время очень узкая специализация. Он лишь проводит оценку NFT из коллекции CryptoPunk на основе их атрибуции и истории транзакций. Имея новое финансирование, стартап планирует охватить другие ведущие коллекции NFT, включая Bored Apes, CloneX, Azuki и ArtBlocks, говорится в сообщении в пятницу.
Раунд посевного финансирования возглавил Rockaway Blockchain Fund, в котором участвовали 1Confirmation и Cygni Capital, а также другие неназванные инвесторы.
DeepNFTValue был основан ранее в этом году Николаем Яковенко, экспертом по машинному обучению, ранее работавшим в Google, Twitter, Nvidia и Point72 Asset Management. Яковенко недавно сказал в своем блоге, что машинное обучение — один из лучших способов точно оценить NFT по сравнению с человеческой оценкой, потому что, среди прочего, люди предвзяты.
Короче говоря, DeepNFTValue предоставляет «оценку справедливой стоимости» для NFT, которую покупатели могут затем использовать для сравнения с ценой продажи.
«Никто не хочет, чтобы их коллекция была неправильно оценена, особенно в протоколе DeFi, таком как кредитный договор, из-за недостаточного внимания к моделированию, — сказал Яковенко. Люди всегда удивляются тому, сколько стоит надежное и эффективное моделирование с точки зрения времени и данных исследователя, а также необработанных вычислений».
DeepNFTValue также планирует использовать часть начального раунда для аппаратного обеспечения графического процессора, которое, по его словам, необходимо для обучения самых сложных моделей машинного обучения с помощью методов глубокого обучения.
