Davide Crapis 是 以太坊 基金会 的研究员,专门研究协议经济学以及 区块链 技术和人工智能 (AI) 的交叉领域。他是该基金会稳健激励小组 (RIG) 及其 dAI 团队 的成员,致力于研究费用市场、最大可提取价值 (MEV) 以及将 AI 代理 集成到 以太坊 生态系统中。 [1] [6] [2]
在 以太坊 基金会 工作之前,Crapis 在数据科学、机器学习 (ML) 和产品开发领域建立了职业生涯。他早期的经验包括 2009 年至 2010 年在 Innocenzo Gasparini 研究所担任研究员,专注于使用逻辑回归模型进行政策分析。然后,他从 2012 年到 2016 年在哥伦比亚商学院担任分析、运营和机器学习的研究员和讲师,并在顶级期刊和会议上发表了三篇论文。在此期间,他还于 2015 年在 Nomis Solutions 实习担任应用科学家,构建机器学习模型来分析消费者对利率的敏感度。
在 2021 年离开 Lyft 后,Crapis 从事人工智能和 区块链 交叉领域的独立项目。从 2021 年 7 月到 2022 年 4 月,这项工作包括构建一个用于个性化电子商务优惠的自动化系统,并创建一个具有用于可编程支付的新 区块链 协议的 AI 产品。2022 年,他是 South Park Commons 的成员,致力于大型语言模型 (LLM) 和 区块链。从 2024 年 3 月到 2025 年 5 月,他是 PIN AI 的早期联合创始人,在那里他共同领导了初创公司的初始阶段,专注于产品构思和设计,从投资者那里筹集了 1000 万美元,并雇佣了一个由 20 多人组成的团队,然后辞职去追求去中心化的人工智能项目。
2016 年,Crapis 加入 Lyft,并在五年多的时间里担任了多个职位。他最初是一名数据科学家,构建了该公司首个算法激励分配平台。作为一名高级数据科学家,他设计并推出了 Lyft 的首个实时司机定价系统,该技术已在全国范围内部署,被认为是该公司首次公开募股 (IPO) 的核心组成部分,并获得了多项专利。后来,他被晋升为司机市场主管和首席科学家,在那里他管理着一个由 20 多名科学家组成的团队,他们专门从事机器学习、运筹学和经济学。在这个职位上,他指导了预测、优化和因果推理方面的项目,并监督了数十亿美元的激励分配。
Crapis 在 以太坊 基金会 担任研究员,他的职责包括对 以太坊 协议的经济学进行和协调应用研究和开发。在基金会内部,他与稳健激励小组 (RIG) 相关联,该团队专注于确保协议的经济安全性和效率。通过 RIG,他参与发布了“RIG 开放问题”(ROP),这些问题是旨在资助团队解决特定问题的研究挑战。他推广的一项此类举措是 ROP-12,标题为“可信的 LLM 市场和 AI-MEV”,这是第一个以创建用于 AI 的 区块链 基础设施为中心的 ROP。 [2] [1]
2025 年 9 月,Crapis 宣布他是 以太坊 基金会 新成立的 dAI 团队 的成员。该团队的既定使命是将 以太坊 确立为 AI 代理 和更广泛的机器经济的主要结算和协调层。他在这方面的工作包括开发标准和集成,以促进 AI 代理 加入 以太坊 网络。2025 年 8 月,他在 Google Web3: ZK & AI 峰会上介绍了这个主题。除了他的研究角色外,Crapis 偶尔也会投资和建议与他对“价值互联网”的愿景相符的项目,并以仅参与“正和关系”的原则运作。 [6] [1]
Crapis 的研究主要集中在支持 以太坊 网络的经济机制上。他在 以太坊 研究论坛上做出了许多贡献,自 2023 年 2 月以来,他一直是该论坛的活跃成员,并在加入后不久因其最初帖子的质量而被授予“本月新用户”奖。他的工作通常得到模拟的支持,例如他在 GitHub 上发布的 Jupyter 笔记本,用于模拟 EIP-4844 的费用市场。他的研究主题引起了其他杰出 以太坊 研究人员(包括 Tim Beiko、Dankrad Feist 和 Justin Drake)的参与。 [5]
他的主要研究领域包括:
Crapis 在 以太坊 研究论坛和他的个人 Notion 页面等平台上撰写了大量文章和研究帖子。他的出版物涵盖的主题范围从去中心化自治组织 (DAO) 的历史到以太坊经济机制的技术分析。
他的部分已发表作品包括: