Brandon Da Silva

Brandon Da Silva 是 AI Arena 的首席执行官，这是一个将人工智能与 区块链 技术相结合的 Web3 游戏平台。 ^[2]

职业生涯

Da Silva 于 2016 年初在多伦多的 RN Financial Corporation 开始了他的职业生涯，担任财务分析师，主要使用 R 语言专注于数据分析和财务建模。同年晚些时候，他加入 OPTrust 投资组合构建组担任机器学习开发人员，将定量方法应用于投资研究。

从 2016 年底到 2019 年年中，他在 OPTrust 首席投资官办公室担任投资分析师，为战略投资决策做出贡献。2019 年，他转入多策略投资团队担任副投资组合经理。在此职位上，他专注于金融领域的高级机器学习应用，包括贝叶斯深度学习、强化学习和序列预测。2021 年，他曾短暂以高级顾问身份兼职留在 OPTrust，以支持投资团队在过渡期间的工作。

2021 年 7 月，Da Silva 在多伦多创立了 ArenaX Labs (NRN Agents)，该公司致力于开发用于游戏和机器人决策的 AI 模型。ArenaX Labs 构建了多种工具，例如通过模仿学习训练智能体的无代码环境、游戏化数据标注和训练系统，以及旨在解决通用 AI 挑战的强化学习平台。他继续担任首席执行官，领导产品和研究工作，将机器学习整合到交互式系统中。 ^[3]

访谈

NRN 代币

在 Game7 的播客节目 GameSpot 中，主持人 Ronan Kir 邀请了 Arena X (NRN Agents) 和 AI Arena 的联合创始人 Wei Xie 与 Da Silva，讨论他们的游戏和 Web3 创业历程。他们分享了对最初创业恐惧的见解，包括超出控制的不确定性以及确保项目安全的压力。两人都有传统金融背景，自 2016 年起就在一起工作并建立了信任，但这次冒险标志着他们在创业领域的首次合作。他们强调了在选择联合创始人时，共同的工作伦理和互补的技能组合以及对业务成功有明确预期的重要性。他们的对话突出了在 Web3 领域建立初创公司的复杂性及其带来的重大挑战，同时也强调了创始成员之间信任和道德一致性的价值。 ^[4]

Web3 游戏

在 Living on Blockchain 播客中，Da Silva 讨论了他的机器学习背景以及他将重点转向人工智能 (AI) 与游戏交叉领域的演变过程。他分享道，在对区块链和 Web3 技术产生兴趣之前，他之前的工作涉及使用机器学习开发算法交易策略。他认识到将机器学习模型代币化的潜力。他利用游戏作为 AI 教育和赋权的媒介，旨在通过这种方式使 AI 民主化，并让更广泛的受众能够接触到它。对话涵盖了 Arena X Labs (NRN Agents) 如何在游戏体验中融入用户驱动的 AI 模型训练，强调了学习机器学习概念的游戏化方法。Da Silva 还分享了对即将开展的计划的见解，包括游戏的公开测试，这将允许更多玩家在竞争且有趣的环境中参与 AI 训练。他强调了传达这一创新平台价值的挑战，特别是在融合 AI、游戏和 区块链 技术方面。尽管如此，他仍对玩家参与度提高后的潜在影响表示乐观。 ^[5]

Web3 x AI 游戏

在 "Show Me the Crypto" 第 121 集中，主持人 Wade Patterson 和 Oath Lonagram 在 区块链未来主义者会议 上采访了来自 AI Arena 的 Da Silva 和 Wei Xie。讨论集中在 AI Arena 通过结合 区块链 游戏与人工智能所采取的创新方法，创建了一个平台格斗游戏，玩家在其中训练 AI 模型相互竞争。Da Silva 和 Xie 分享了他们在资产管理方面的背景以及对技术的热爱，这引导他们探索 加密货币 和游戏领域的机会。他们回应了围绕 Web3 游戏的质疑，并强调了他们游戏中独特的教练环节，玩家可以直接影响 AI 的战斗能力，并将其比作父母与孩子的关系。对话还涉及了自 ChatGPT 发布以来人们对 AI 日益增长的兴趣，以及创始人通过引人入胜的游戏玩法使 AI 民主化的使命，最终目标是让公众更容易接触 AI 概念。此外，他们还讨论了 区块链 技术的整合，强调了它为游戏体验带来的优势。 ^[6]

AI Arena

在 Off-Chain 播客中，Da Silva 讨论了他进入机器学习领域的旅程以及创建 AI Arena 的过程，这是一款旨在促进人类与 AI 协作的游戏。Da Silva 最初对机器学习的兴趣源于金融背景，他在那里首次接触到机器学习模型在预测资产价格方面的应用。他将重点转向游戏，将游戏作为其算法的测试场，因为游戏比金融市场具有更高的信噪比。AI Arena 的核心概念围绕通过游戏玩法训练 AI 格斗手，使玩家能够通过游戏化的学习过程理解机器学习概念。游戏的设计强调玩家对战动态，创造了一个促进持续学习和适应的非静态环境。在对话中，Da Silva 强调了 AI Arena 的教育潜力及其在全球范围内促进机器学习理解的目标。 ^[7]

研讨小组

游戏研讨组

在由 Dragonfly 的一名 GM 主持的游戏研讨小组中，小组成员讨论了 Web3 游戏不断演变的格局。小组成员包括 Da Silva、来自 Curio 的 Yijia Chen、来自 Blocklords 的 David Johansson、来自 Matrix 的 Madeira 以及来自 TreasureDAO 的 Jpegape。每位成员都介绍了他们的项目，例如 AI Arena 的 PVP 平台格斗游戏和 Curio 的社交外交策略游戏。对话转向定义 Web3 游戏，指出了不同程度的 区块链 集成，如资产所有权和链上逻辑。小组成员反思了他们进入 Web3 的路径，分享了 加密 资产和游戏的经验如何激励了他们。他们触及了社区治理和创意经济等方面，强调未来的游戏可能会无缝融合传统和去中心化元素，从而重新定义游戏体验。 ^[1]