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Rafael Cosman
Rafael Cosman
Rafael Cosman是Archblock（前身为TrustToken）的联合创始人兼董事会成员，Archblock是TrueUSD(TUSD)背后的去中心化平台。Cosman目前是Protogon Research的创始人兼首席执行官，Protogon Research是一家位于加利福尼亚州圣地亚哥的独立人工智能研究小组。[1][2]
教育
Rafael Cosman在圣地亚哥的La Jolla高中就读，并进入斯坦福大学，在那里他获得了计算机科学学士学位。[3]
职业生涯
Rafael Cosman于2009年开始了他的工程职业生涯，在加利福尼亚州拉霍亚的Dinigroup担任设计工程师，在那里他参与了各种项目，包括设计和制造FMC环回卡。从2011年到2012年，他担任StartX的首位常驻创新者，StartX是一家非营利组织，致力于通过体验式教育加速斯坦福大学顶级企业家的发展，该组织位于旧金山湾区。[4]
2012年，Cosman成为One Salon的联合创始人，这是一个由实干家和创造者组成的社区，每周在4大洲的17个城市举行会议，他在那里工作到2014年。在此期间，他还成为加利福尼亚州帕洛阿尔托Lightspeed Venture Partners的研究员，时间不到一年。[4]
2013年，Cosman在帕洛阿尔托的Palantir Technologies担任机器学习工程师，在那里他参与了一个使用机器学习技术（如神经网络和支持向量机）预测犯罪的项目。该项目获得了犯罪风险预测的专利。[4]
2014年，Cosman在Lightspeed Venture Partners担任研究员，时间不到一年。同年晚些时候，他在旧金山的Arterys担任工程师，在那里他与医生一起研究Arterys 4-D流量应用程序的前端。Arterys是最早的StartX Med公司之一。[4]
2014年，他还扩展了他的职业生涯，成为StreetCode Academy的联合创始人，StreetCode Academy是一家位于东帕洛阿尔托的非营利性技术中心。该组织筹集了超过100万美元，每年为数百名年轻人提供高质量的技术教育项目。[4]
2016年，Rafael Cosman在Kernel担任机器学习顾问，并在谷歌担任机器学习工程师不到一年，在那里他研究了强化学习探索的新方法。[4]
Archblock，前身为TrustToken
从2016年到2020年7月，Rafael Cosman共同创立了TrustToken，并担任其工程主管，TrustToken是一家基于区块链的资产代币化公司，他在那里领导了公司的工程和研究工作。在这个职位上，他致力于创建具有法律约束力、可审计和有抵押的资产代币。[4]
2018年，TrustToken发布了其首款产品TrueUSD(TUSD)，这是有史以来第一个经过独立审计、完全抵押的稳定币，这在当时引起了人们对该公司的广泛关注。该公司在DeFi生态系统中稳定币增长方面的经验使他们开始寻找以可管理风险获得持续和可预测高回报的工具。大约在这个时候，他们意识到基于声誉的贷款（这是传统金融中一个数万亿美元的产业）在链上并不存在。他们认为无抵押贷款是弥合传统金融和去中心化金融之间差距的绝佳机会，这促使TrustToken在2020年11月发布了TrueFi。[4][5]
"在传统金融中，基于声誉的贷款（相对于资产支持贷款）是一个数万亿美元的产业，但在TrueFi出现之前，它在链上并不存在。我们认为TrueFi将成为基于声誉的零抵押贷款的权威协议，最终允许每一美元的资本立即分配到获得最佳风险调整回报的地方。"
在此期间，Rafael还与Cooley、WilmerHale和White & Case合作，开发了货币和资产代币化的法律框架，并建立了一个不断增长的受托人、合规和银行合作伙伴网络。[4]
从2020年7月到2022年9月，Rafael Cosman担任Archblock的首席执行官，在那里他帮助领导公司构建去中心化的区块链基础设施，以解决行业的可扩展性、互操作性和治理挑战。[4]
2022年9月，TrustToken更名为Archblock，旨在专注于培养机构DeFi的采用，Ryan Christensen被任命为新任首席执行官。新实体旨在弥合机构投资者和基金经理与DeFi中提供的现代金融基础设施之间的差距，Rafael转任董事会担任顾问。[6]
Rafael Cosman目前是Protogon Research的创始人兼首席执行官，Protogon Research是一家位于加利福尼亚州圣地亚哥的独立人工智能研究小组。该公司正在探索AGI和AGI对齐的新方法。Protogon Research是一家混合型公司，于2023年2月开始运营。[4]
专利和出版物
2014年3月，Rafael Cosman、Nicolaus Tideman和James Green-Armytage在公共选择协会会议上发表了“定位投票规则的三维框架”。这项工作将七种不同的投票规则概括为一个连续的空间，每个点代表一个独特的投票规则。这些维度描述了投票规则之间的三种权衡，这可以帮助研究人员沿着帕累托前沿的部分进行搜索。这种概括至关重要，因为阿罗不可能定理表明不存在完美的投票规则。[7][10]
2015年9月8日，Rafael Cosman及其团队（包括Duncan Robertson）获得了“犯罪风险预测”的美国专利（美国专利号9,129,219）。在2013年6月至9月在Palantir Technologies工作期间，Rafael研究了使用神经网络、支持向量机和逻辑回归的集合来预测未来犯罪的时间和地点的模型。这项工作涉及编码循环、空间和分类特征，并以犯罪为基础学习不同的模型。Rafael的模型是与一家大型警察部门合作开发的，并被确定为高质量的。[7][8]
2016年1月，Rafael Cosman与James Green-Armytage和Nicolaus Tideman一起在《社会选择与福利》（第46卷，第1期，第183-212页）上发表了“投票规则的统计评估”。这项工作涉及研究各种投票规则（如多数制、IRV和Minimax）的可操纵性。Rafael于2012年6月至8月与弗吉尼亚理工大学的Nicolaus Tideman教授合作，发明并实施了Python算法来衡量这些投票规则的可操纵性。该团队的目标是确定哪些投票规则最能鼓励选民对候选人进行诚实的评价。[7][9]
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