每个新的AI应用程序都需要从头开始学习用户偏好，浪费时间和暴露数据。
构建一个用户可以控制要共享的个人上下文的安全配置文件服务。标准化常见偏好类型的接口。
通过开发者API费用实现盈利。为用户提供高级功能，如数据经纪人。
从基本的兴趣/偏好存储开始。与流行的框架集成。
风险：需要大量的集成才能有价值。
personalizationprivacyapi
便携式用户上下文API
开发一项安全地在应用程序之间共享用户偏好的个性化服务。面向厌倦了为每个AI服务重新训练的用户。
为什么是现在
随着AI个性化的普及，用户需要控制其数据如何在服务之间共享。
- 做给谁
- 注重隐私的AI用户
- 商业模式
- API费用
- 投入量级
- 几个月