Последний раунд результатов научной исследовательской премии Sui: участие лучших университетов мира, 17 проектов получили более 420 тысяч долларов финансирования
Недавно Фонд Sui объявил список победителей нового раунда научных исследований. Эта программа направлена на финансирование исследований, способствующих развитию Web3, особенно в области прорывов технологий, связанных с блокчейн-сетями, программированием смарт-контрактов и продуктами, построенными на основе Sui.
За последние два этапа было одобрено 17 предложений от международно известных университетов, общая сумма финансирования составила 425 000 долларов США. Участвующие вузы включают Корейский научно-технический институт, Университет Лондона, Федеральный политехнический институт Лозанны и Национальный университет Сингапура.
Обзор выигрышных предложений
DAOs: разнообразие голосующих групп
Исследование, возглавляемое профессором Ари Джуелсом из Корнеллского университета, фокусируется на сути децентрализованных организаций. Проект создаст показатели для измерения степени децентрализации DAO и изучит практические методы повышения децентрализации внутри организаций.
Профессор Филипп Йованович из Университетского колледжа Лондона предложил разработать асинхронный DAG-протокол, направленный на повышение устойчивости к атакам и адаптацию к динамическим противникам. Ожидается, что этот протокол обеспечит большую безопасность и адаптивность при сохранении высокой производительности.
Помощь крупных языковых моделей в аудите смарт-контрактов Sui
Команда профессора Артура Герваиса из Лондонского университета колледжа планирует использовать передовые крупные языковые модели, такие как GPT-4-32k и Claude-v2-100k, чтобы значительно повысить эффективность аудита смарт-контрактов Move. Ранее они обнаружили уязвимости в 52 смарт-контрактах Solidity DeFi, которые привели к потерям почти в 1 миллиард долларов, и теперь расширяют свои исследования на смарт-контракты Sui.
Отрасль согласованных протоколов отображения
Профессор Кристофер Качин из Университета Берна проведет всестороннее исследование текущей области консенсуса, предоставляя новые идеи для криптографических протоколов консенсуса, что поможет лучше понять существующие алгоритмы и даст новые идеи для проектирования распределенных протоколов.
Высокодостоверная верификационная структура децентрализованного оракульного протокола
Профессор Гизель Рейс из Университета Карнеги-Меллон и доктор Бруно Вольценлогель Палео из Djed Alliance сотрудничают для создания структуры, которая позволит с помощью формальных методов строго анализировать и проверять блокчейн-оракулы. Это исследование будет использовать систему управления доказательствами Coq для разработки обширного набора определений и стратегий доказательства.
Определение узких мест в масштабируемости
Профессор Роджер Ваттенхофер из Федеральной политехнической школы Цюриха будет сосредоточен на выявлении узких мест, возникающих из-за недостатков в дизайне смарт-контрактов, чтобы повысить потенциал параллелизации блокчейн-приложений. Исследование также будет изучать влияние регулировки транзакционных сборов на потенциал параллелизации.
Механизация протокола Bullshark
Профессор Илья Сергеев из Национального университета Сингапура стремится использовать современные инструменты компьютерной верификации для формальной проверки свойств Bullshark, продвигая понимание консенсусного протокола на основе направленного ациклического графа. Это исследование станет первой механически проверенной моделью DAG консенсуса для исследований распределенных систем.
BBSF: Стандартная рамочная система блокчейна
Профессор Генри Ф. Корт из Университета Лехай предложил создать стандартизированный формат для бенчмаркинга блокчейнов, чтобы честно сравнивать L1 блокчейны и L2 решения для масштабирования. Проект направлен на предоставление пользователям и разработчикам прозрачных данных о производительности цепочки, содействуя принятию обоснованных решений.
Создание масштабируемого и децентрализованного слоя общих последовательностей
Профессор Мин Сук Канг из Корейского института науки и технологий будет исследовать возможность использования Bullshark/Mysticeti в качестве алгоритма совместной сортировки. Это включает в себя запуск нескольких Rollup, использующих Sui в качестве слоя сортировки, что позволяет им интерпретировать транзакции на основе их соответствующих слоев выполнения.
используется для локального рынка сборов по оптимальному ценообразованию на основе загруженности
Исследования профессора Абдулаей Ндиайе из Нью-Йоркского университета сосредоточены на местных рынках цен с целью оптимизации цен на загруженность, проводя аналогию между торговой загруженностью и исполнением сделок в блокчейн-сетях. Цель состоит в создании эффективного механизма ценообразования, отражающего состояние загруженности, для достижения оптимального распределения ресурсов.
SAMM: Автоматический маркет-мейкер на основе шarding
Профессор Иттай Эяль из Технологического института Израиля разрабатывает новую концепцию под названием «шардированные контракты», которая использует несколько контрактов для увеличения параллелизма. Это исследование направлено на корректировку механизмов мотивации поставщиков ликвидности и трейдеров для поддержания нескольких шардов AMM, что позволяет полностью параллелизовать шардированные AMM.
Частное раскрытие в механизмах конкуренции
Профессор Андреа Аттар из Римского университета Тор Виртуаль исследует новые методы проектирования рыночных механизмов, изучая, как раскрытие информации проектировщиками агентам в частном порядке влияет на рыночные результаты и стратегическое взаимодействие, с целью предоставить понимание современных рыночных динамик и конкуренции.
Применение крупномасштабной языковой модели для генерации умных контрактов Sui
Профессора Кен Коидингер и Исон Чен из Университета Карнеги-Меллон стремятся улучшить крупные языковые модели, используя код Move и специфические подсказки Sui, чтобы решить текущие проблемы LLM в создании интеллектуальных контрактов на языке Move.
COMET: Переход к сравнительным мерам и структуре Move
Профессор Джордж Гиаглис из Университета Никосии проведет всесторонний сравнительный анализ между Solidity и Move, способствуя глубокому пониманию функций и возможностей Move. Цель данного исследования — создать структуру, которая поможет разработчикам легко перейти к разработке с использованием Move.
Революционный DeFi: оптимизация ликвидности и динамических сборов на Sui с помощью методов глубокого обучения
Профессора Рачид Гуэрауи и Уалид Софиан из Федерального политехнического института Лозанны разработают гибридную модель глубокого обучения для оптимального прогнозирования диапазона в протоколе Sui DeFi. Эта модель объединяет усовершенствованные рекуррентные нейронные сети и глубокое обучение с подкреплением, одновременно интегрируя анализ настроений в социальных медиа для повышения точности прогнозов.
Оценка способности прогнозирования волатильности SUI
Профессор Ставрос Дегианнакис из Открытого университета Кипра будет исследовать эффективность алгоритма SPEC в прогнозировании волатильности активов Sui. Исследование будет в основном сосредоточено на SUI и будет проверено на различных блокчейн-активах.
низкоемкие постквантовые прозрачные zkSNARKs
Профессора Бретт Фальк и Пратйуш Мишра из Университета Пенсильвании стремятся разработать масштабируемые zkSNARKs, одновременно решая три основных препятствия: временную сложность доказателей, пространственную сложность и размер SRS, чтобы предоставить готовые к развертыванию масштабируемые криптографические доказательства для различных приложений в технологии блокчейн.
Эти разнообразные исследовательские проекты охватывают несколько ключевых областей технологии блокчейн, от механизмов консенсуса до безопасности смарт-контрактов, от оптимизации DeFi до защиты конфиденциальности. Фонд Sui, поддерживая эти передовые исследования, не только способствует развитию технологии блокчейн, но и вносит важный вклад в прогресс всей экосистемы Web3.
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
11 Лайков
Награда
11
5
Репост
Поделиться
комментарий
0/400
EthSandwichHero
· 3ч назад
Этот проект выглядит неплохо, но исследовательского бюджета немного не хватает.
Посмотреть ОригиналОтветить0
RugDocScientist
· 08-08 12:51
Всего лишь 42w фонд? Люди все еще недостаточно серьезно относятся к исследованиям, а? tsk
Посмотреть ОригиналОтветить0
rugpull_survivor
· 08-08 07:10
Суй такой же бедный, как и я. Это всего лишь такая помощь?
Посмотреть ОригиналОтветить0
ForkThisDAO
· 08-08 06:59
Университеты смешиваются с финансированием, не могут себе этого позволить
Посмотреть ОригиналОтветить0
GasFeeLady
· 08-08 06:57
бычий по Sui fr... исследовательские гранты по-разному влияют, когда Газ так низок, не буду лукавить
Фонд Sui объявил о новом раунде научных исследовательских грантов: 17 проектов получили финансирование в размере 425000 долларов.
Последний раунд результатов научной исследовательской премии Sui: участие лучших университетов мира, 17 проектов получили более 420 тысяч долларов финансирования
Недавно Фонд Sui объявил список победителей нового раунда научных исследований. Эта программа направлена на финансирование исследований, способствующих развитию Web3, особенно в области прорывов технологий, связанных с блокчейн-сетями, программированием смарт-контрактов и продуктами, построенными на основе Sui.
За последние два этапа было одобрено 17 предложений от международно известных университетов, общая сумма финансирования составила 425 000 долларов США. Участвующие вузы включают Корейский научно-технический институт, Университет Лондона, Федеральный политехнический институт Лозанны и Национальный университет Сингапура.
Обзор выигрышных предложений
DAOs: разнообразие голосующих групп
Исследование, возглавляемое профессором Ари Джуелсом из Корнеллского университета, фокусируется на сути децентрализованных организаций. Проект создаст показатели для измерения степени децентрализации DAO и изучит практические методы повышения децентрализации внутри организаций.
Адаптивный безопасный асинхронный DAG-протокол консенсуса
Профессор Филипп Йованович из Университетского колледжа Лондона предложил разработать асинхронный DAG-протокол, направленный на повышение устойчивости к атакам и адаптацию к динамическим противникам. Ожидается, что этот протокол обеспечит большую безопасность и адаптивность при сохранении высокой производительности.
Помощь крупных языковых моделей в аудите смарт-контрактов Sui
Команда профессора Артура Герваиса из Лондонского университета колледжа планирует использовать передовые крупные языковые модели, такие как GPT-4-32k и Claude-v2-100k, чтобы значительно повысить эффективность аудита смарт-контрактов Move. Ранее они обнаружили уязвимости в 52 смарт-контрактах Solidity DeFi, которые привели к потерям почти в 1 миллиард долларов, и теперь расширяют свои исследования на смарт-контракты Sui.
Отрасль согласованных протоколов отображения
Профессор Кристофер Качин из Университета Берна проведет всестороннее исследование текущей области консенсуса, предоставляя новые идеи для криптографических протоколов консенсуса, что поможет лучше понять существующие алгоритмы и даст новые идеи для проектирования распределенных протоколов.
Высокодостоверная верификационная структура децентрализованного оракульного протокола
Профессор Гизель Рейс из Университета Карнеги-Меллон и доктор Бруно Вольценлогель Палео из Djed Alliance сотрудничают для создания структуры, которая позволит с помощью формальных методов строго анализировать и проверять блокчейн-оракулы. Это исследование будет использовать систему управления доказательствами Coq для разработки обширного набора определений и стратегий доказательства.
Определение узких мест в масштабируемости
Профессор Роджер Ваттенхофер из Федеральной политехнической школы Цюриха будет сосредоточен на выявлении узких мест, возникающих из-за недостатков в дизайне смарт-контрактов, чтобы повысить потенциал параллелизации блокчейн-приложений. Исследование также будет изучать влияние регулировки транзакционных сборов на потенциал параллелизации.
Механизация протокола Bullshark
Профессор Илья Сергеев из Национального университета Сингапура стремится использовать современные инструменты компьютерной верификации для формальной проверки свойств Bullshark, продвигая понимание консенсусного протокола на основе направленного ациклического графа. Это исследование станет первой механически проверенной моделью DAG консенсуса для исследований распределенных систем.
BBSF: Стандартная рамочная система блокчейна
Профессор Генри Ф. Корт из Университета Лехай предложил создать стандартизированный формат для бенчмаркинга блокчейнов, чтобы честно сравнивать L1 блокчейны и L2 решения для масштабирования. Проект направлен на предоставление пользователям и разработчикам прозрачных данных о производительности цепочки, содействуя принятию обоснованных решений.
Создание масштабируемого и децентрализованного слоя общих последовательностей
Профессор Мин Сук Канг из Корейского института науки и технологий будет исследовать возможность использования Bullshark/Mysticeti в качестве алгоритма совместной сортировки. Это включает в себя запуск нескольких Rollup, использующих Sui в качестве слоя сортировки, что позволяет им интерпретировать транзакции на основе их соответствующих слоев выполнения.
используется для локального рынка сборов по оптимальному ценообразованию на основе загруженности
Исследования профессора Абдулаей Ндиайе из Нью-Йоркского университета сосредоточены на местных рынках цен с целью оптимизации цен на загруженность, проводя аналогию между торговой загруженностью и исполнением сделок в блокчейн-сетях. Цель состоит в создании эффективного механизма ценообразования, отражающего состояние загруженности, для достижения оптимального распределения ресурсов.
SAMM: Автоматический маркет-мейкер на основе шarding
Профессор Иттай Эяль из Технологического института Израиля разрабатывает новую концепцию под названием «шардированные контракты», которая использует несколько контрактов для увеличения параллелизма. Это исследование направлено на корректировку механизмов мотивации поставщиков ликвидности и трейдеров для поддержания нескольких шардов AMM, что позволяет полностью параллелизовать шардированные AMM.
Частное раскрытие в механизмах конкуренции
Профессор Андреа Аттар из Римского университета Тор Виртуаль исследует новые методы проектирования рыночных механизмов, изучая, как раскрытие информации проектировщиками агентам в частном порядке влияет на рыночные результаты и стратегическое взаимодействие, с целью предоставить понимание современных рыночных динамик и конкуренции.
Применение крупномасштабной языковой модели для генерации умных контрактов Sui
Профессора Кен Коидингер и Исон Чен из Университета Карнеги-Меллон стремятся улучшить крупные языковые модели, используя код Move и специфические подсказки Sui, чтобы решить текущие проблемы LLM в создании интеллектуальных контрактов на языке Move.
COMET: Переход к сравнительным мерам и структуре Move
Профессор Джордж Гиаглис из Университета Никосии проведет всесторонний сравнительный анализ между Solidity и Move, способствуя глубокому пониманию функций и возможностей Move. Цель данного исследования — создать структуру, которая поможет разработчикам легко перейти к разработке с использованием Move.
Революционный DeFi: оптимизация ликвидности и динамических сборов на Sui с помощью методов глубокого обучения
Профессора Рачид Гуэрауи и Уалид Софиан из Федерального политехнического института Лозанны разработают гибридную модель глубокого обучения для оптимального прогнозирования диапазона в протоколе Sui DeFi. Эта модель объединяет усовершенствованные рекуррентные нейронные сети и глубокое обучение с подкреплением, одновременно интегрируя анализ настроений в социальных медиа для повышения точности прогнозов.
Оценка способности прогнозирования волатильности SUI
Профессор Ставрос Дегианнакис из Открытого университета Кипра будет исследовать эффективность алгоритма SPEC в прогнозировании волатильности активов Sui. Исследование будет в основном сосредоточено на SUI и будет проверено на различных блокчейн-активах.
низкоемкие постквантовые прозрачные zkSNARKs
Профессора Бретт Фальк и Пратйуш Мишра из Университета Пенсильвании стремятся разработать масштабируемые zkSNARKs, одновременно решая три основных препятствия: временную сложность доказателей, пространственную сложность и размер SRS, чтобы предоставить готовые к развертыванию масштабируемые криптографические доказательства для различных приложений в технологии блокчейн.
Эти разнообразные исследовательские проекты охватывают несколько ключевых областей технологии блокчейн, от механизмов консенсуса до безопасности смарт-контрактов, от оптимизации DeFi до защиты конфиденциальности. Фонд Sui, поддерживая эти передовые исследования, не только способствует развитию технологии блокчейн, но и вносит важный вклад в прогресс всей экосистемы Web3.