Prémio de Pesquisa Acadêmica Sui: 17 projetos de universidades de renome mundial arrecadam mais de 420 mil dólares
Recentemente, a Fundação Sui divulgou a lista de vencedores da nova rodada de prêmios de pesquisa acadêmica. Este programa visa financiar pesquisas que promovam o desenvolvimento do Web3, especialmente inovações tecnológicas relacionadas a redes blockchain, programação de contratos inteligentes e produtos construídos com base em Sui.
Nos últimos dois estágios, um total de 17 propostas de pesquisa de universidades de renome internacional foram aprovadas, com um montante total de financiamento de 425.000 dólares. As universidades participantes incluem o Instituto de Ciência e Tecnologia da Coreia (KAIST), o University College London (UCL), o Instituto Federal de Tecnologia de Lausanne (EPFL) e a Universidade Nacional de Cingapura (NUS).
Destaques da Proposta Premiada
Avaliação do grau de descentralização das DAOs
A equipe de pesquisa da Universidade Cornell desenvolverá um conjunto de indicadores para medir o grau de descentralização da organização autônoma descentralizada (DAO) e explorará métodos práticos para aumentar a descentralização dentro da organização.
Protocolo de Consenso DAG Assíncrono
O projeto da University College London visa desenvolver um protocolo de gráfico acíclico orientado assíncrono (DAG), para aumentar a resistência a ataques e se adaptar a um ambiente de adversários em constante mudança. O protocolo pretende oferecer melhor segurança e adaptabilidade, mantendo ao mesmo tempo um nível de desempenho próximo ao de adversários parcialmente síncronos.
Auditoria de contratos inteligentes baseada em grandes modelos de linguagem
Outra equipa da University College London irá utilizar modelos de linguagem de grande escala como o GPT-4-32k e o Claude-v2-100k para melhorar o processo de auditoria dos contratos inteligentes Move. A análise anterior de 52 contratos inteligentes DeFi em Solidity identificou vulnerabilidades que levaram a perdas de quase 1 mil milhões de dólares. O projeto irá expandir a pesquisa para contratos inteligentes Sui, enfatizando a importância de realizar avaliações de segurança em tempo adequado.
( Pesquisa em protocolos de consenso
O projeto da Universidade de Berna realizará uma investigação abrangente no campo do consenso atual, fornecendo novas percepções sobre os protocolos de consenso criptográfico. Os resultados da pesquisa ajudarão a entender melhor os algoritmos existentes e oferecer novas ideias para o design de protocolos distribuídos.
) Framework de verificação de protocolo de oráculo
O projeto em colaboração entre a Universidade Carnegie Mellon e a Djed Alliance criará uma estrutura que analisa e valida rigorosamente os oráculos de blockchain por meio de métodos formais. Esta estrutura é crucial para garantir a precisão e a imparcialidade dos dados externos nos contratos inteligentes.
Identificação de Gargalos de Escalabilidade
A pesquisa do Instituto Federal de Tecnologia de Zurique visa identificar gargalos originados em falhas de design de contratos inteligentes, a fim de aumentar o potencial de paralelização de aplicações em blockchain. Ao mesmo tempo, também será explorado o impacto do ajuste de taxas de transação no potencial de paralelização.
Verificação mecanizada do protocolo Bullshark
O projeto da Universidade Nacional de Cingapura usará ferramentas modernas de verificação assistida por computador para validar formalmente as propriedades do Bullshark, promovendo a compreensão dos protocolos de consenso baseados em DAG. Este será o primeiro modelo de protocolo de consenso DAG verificado mecanicamente na pesquisa de sistemas distribuídos.
Estrutura padrão de referência para blockchain
A pesquisa da Universidade de Lehigh visa criar um formato de padronização de referência em blockchain, para comparar de forma justa soluções de blockchain de camada um e de expansão de camada dois. O objetivo é fornecer aos usuários e desenvolvedores uma visão transparente do desempenho da cadeia, promovendo decisões informadas.
Pesquisa sobre camadas de ordenação compartilhadas
O projeto do Instituto de Ciência e Tecnologia da Coreia explorará a possibilidade de usar Bullshark/Mysticeti como algoritmo de ordenação compartilhada, envolvendo a execução de vários Rollups que utilizam Sui como camada de ordenação.
Pesquisa de Mercado de Taxas Locais
A pesquisa da Universidade de Nova York irá investigar o mercado de taxas locais para otimizar a precificação de congestionamento, fazendo uma analogia entre negociar congestionamento e executar transações em redes blockchain. O objetivo é estabelecer um mecanismo de precificação eficaz que reflita o estado de congestionamento, a fim de alcançar a melhor alocação de recursos.
Protocolo de Market Making Automático de Fragmentos ###SAMM###
O Instituto de Tecnologia de Israel está a desenvolver um novo conceito chamado contrato de fragmentação, que utiliza múltiplos contratos para aumentar a concorrência. O projeto destina-se a ajustar os mecanismos de incentivo para provedores de liquidez e traders, a fim de manter múltiplos fragmentos de AMM, permitindo a fragmentação AMM completamente paralela.
( Mecanismo de divulgação de informações pessoais
A Universidade de Roma Tor Vergata está a explorar novas abordagens para o design de mecanismos de mercado, focando na concorrência entre vendedores para atrair compradores informados. O projeto irá investigar o impacto da divulgação privada de informações pelos projetistas aos agentes nos resultados do mercado e nas interações estratégicas.
) Geração de contratos inteligentes baseada em modelos de linguagem de grande escala
O projeto da Universidade Carnegie Mellon tem como objetivo ajustar modelos de linguagem de grande porte ###LLMs### usando código Move e dicas específicas do Sui, para abordar os desafios atuais dos LLMs na geração de contratos inteligentes em linguagem Move. A pesquisa coletará um conjunto de dados abrangente de exemplos da linguagem Move, melhorará a engenharia de dicas e implementará o ajuste fino.
( Estrutura de Análise Comparativa da Linguagem Move
A pesquisa da Universidade de Nicósia concluirá uma análise comparativa abrangente entre Solidity e Move, promovendo uma compreensão mais profunda das funcionalidades e capacidades do Move. Ao organizar elementos-chave em um quadro, o objetivo é ajudar os desenvolvedores a transitar mais facilmente para o desenvolvimento utilizando o Move.
) Modelo de aprendizagem profunda otimizado para DeFi
O projeto da ETH Lausanne irá desenvolver um modelo híbrido de aprendizagem profunda, destinado à previsão de intervalos ótimos no protocolo Sui DeFi. Este modelo combina redes neurais recursivas aprimoradas com aprendizagem por reforço profunda, enquanto integra a análise de sentimentos das redes sociais para aumentar a precisão das previsões.
Estudo de previsão da volatilidade do SUI
A pesquisa da Universidade Aberta de Chipre irá investigar a eficácia do algoritmo SPEC na previsão da volatilidade dos ativos Sui. Utilizando dados de preços de alta frequência, o estudo se concentrará principalmente no SUI e será validado entre vários ativos de blockchain.
zkSNARKs transparentes pós-quânticos de baixa memória
O projeto da Universidade da Pensilvânia visa desenvolver zkSNARKs escaláveis, abordando simultaneamente três principais obstáculos: a complexidade de tempo do provador, a complexidade de espaço e o tamanho do SRS. O objetivo é fornecer provas criptográficas escaláveis prontas para implantação em várias aplicações da tecnologia blockchain.
Estes projetos de pesquisa abrangem várias áreas-chave da tecnologia blockchain, desde mecanismos de consenso até segurança de contratos inteligentes, de otimização de DeFi a inovações em zkSNARKs. Ao apoiar estas pesquisas de ponta, a fundação Sui demonstra a sua determinação em promover o desenvolvimento da tecnologia blockchain e a pesquisa acadêmica, estabelecendo uma base sólida para o desenvolvimento a longo prazo do ecossistema Web3.
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GhostInTheChain
· 07-27 16:42
De novo a gastar muito dinheiro a fazer as pessoas de parvas.
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degenonymous
· 07-25 16:05
O investimento segue o que a academia ensina.
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failed_dev_successful_ape
· 07-24 17:38
O rolo voou, não consegui acompanhar.
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PumpBeforeRug
· 07-24 17:36
Hehe, o dinheirinho acaba por se usar sozinho.
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OnchainDetective
· 07-24 17:30
Detalhes de fundos suspeitos. Bloqueei vários modelos de Endereço.
Prémio de Pesquisa Acadêmica Sui: 17 universidades de prestígio recebem 420 mil dólares para impulsionar a inovação em Web3
Prémio de Pesquisa Acadêmica Sui: 17 projetos de universidades de renome mundial arrecadam mais de 420 mil dólares
Recentemente, a Fundação Sui divulgou a lista de vencedores da nova rodada de prêmios de pesquisa acadêmica. Este programa visa financiar pesquisas que promovam o desenvolvimento do Web3, especialmente inovações tecnológicas relacionadas a redes blockchain, programação de contratos inteligentes e produtos construídos com base em Sui.
Nos últimos dois estágios, um total de 17 propostas de pesquisa de universidades de renome internacional foram aprovadas, com um montante total de financiamento de 425.000 dólares. As universidades participantes incluem o Instituto de Ciência e Tecnologia da Coreia (KAIST), o University College London (UCL), o Instituto Federal de Tecnologia de Lausanne (EPFL) e a Universidade Nacional de Cingapura (NUS).
Destaques da Proposta Premiada
Avaliação do grau de descentralização das DAOs
A equipe de pesquisa da Universidade Cornell desenvolverá um conjunto de indicadores para medir o grau de descentralização da organização autônoma descentralizada (DAO) e explorará métodos práticos para aumentar a descentralização dentro da organização.
Protocolo de Consenso DAG Assíncrono
O projeto da University College London visa desenvolver um protocolo de gráfico acíclico orientado assíncrono (DAG), para aumentar a resistência a ataques e se adaptar a um ambiente de adversários em constante mudança. O protocolo pretende oferecer melhor segurança e adaptabilidade, mantendo ao mesmo tempo um nível de desempenho próximo ao de adversários parcialmente síncronos.
Auditoria de contratos inteligentes baseada em grandes modelos de linguagem
Outra equipa da University College London irá utilizar modelos de linguagem de grande escala como o GPT-4-32k e o Claude-v2-100k para melhorar o processo de auditoria dos contratos inteligentes Move. A análise anterior de 52 contratos inteligentes DeFi em Solidity identificou vulnerabilidades que levaram a perdas de quase 1 mil milhões de dólares. O projeto irá expandir a pesquisa para contratos inteligentes Sui, enfatizando a importância de realizar avaliações de segurança em tempo adequado.
( Pesquisa em protocolos de consenso
O projeto da Universidade de Berna realizará uma investigação abrangente no campo do consenso atual, fornecendo novas percepções sobre os protocolos de consenso criptográfico. Os resultados da pesquisa ajudarão a entender melhor os algoritmos existentes e oferecer novas ideias para o design de protocolos distribuídos.
) Framework de verificação de protocolo de oráculo
O projeto em colaboração entre a Universidade Carnegie Mellon e a Djed Alliance criará uma estrutura que analisa e valida rigorosamente os oráculos de blockchain por meio de métodos formais. Esta estrutura é crucial para garantir a precisão e a imparcialidade dos dados externos nos contratos inteligentes.
Identificação de Gargalos de Escalabilidade
A pesquisa do Instituto Federal de Tecnologia de Zurique visa identificar gargalos originados em falhas de design de contratos inteligentes, a fim de aumentar o potencial de paralelização de aplicações em blockchain. Ao mesmo tempo, também será explorado o impacto do ajuste de taxas de transação no potencial de paralelização.
Verificação mecanizada do protocolo Bullshark
O projeto da Universidade Nacional de Cingapura usará ferramentas modernas de verificação assistida por computador para validar formalmente as propriedades do Bullshark, promovendo a compreensão dos protocolos de consenso baseados em DAG. Este será o primeiro modelo de protocolo de consenso DAG verificado mecanicamente na pesquisa de sistemas distribuídos.
Estrutura padrão de referência para blockchain
A pesquisa da Universidade de Lehigh visa criar um formato de padronização de referência em blockchain, para comparar de forma justa soluções de blockchain de camada um e de expansão de camada dois. O objetivo é fornecer aos usuários e desenvolvedores uma visão transparente do desempenho da cadeia, promovendo decisões informadas.
Pesquisa sobre camadas de ordenação compartilhadas
O projeto do Instituto de Ciência e Tecnologia da Coreia explorará a possibilidade de usar Bullshark/Mysticeti como algoritmo de ordenação compartilhada, envolvendo a execução de vários Rollups que utilizam Sui como camada de ordenação.
Pesquisa de Mercado de Taxas Locais
A pesquisa da Universidade de Nova York irá investigar o mercado de taxas locais para otimizar a precificação de congestionamento, fazendo uma analogia entre negociar congestionamento e executar transações em redes blockchain. O objetivo é estabelecer um mecanismo de precificação eficaz que reflita o estado de congestionamento, a fim de alcançar a melhor alocação de recursos.
Protocolo de Market Making Automático de Fragmentos ###SAMM###
O Instituto de Tecnologia de Israel está a desenvolver um novo conceito chamado contrato de fragmentação, que utiliza múltiplos contratos para aumentar a concorrência. O projeto destina-se a ajustar os mecanismos de incentivo para provedores de liquidez e traders, a fim de manter múltiplos fragmentos de AMM, permitindo a fragmentação AMM completamente paralela.
( Mecanismo de divulgação de informações pessoais
A Universidade de Roma Tor Vergata está a explorar novas abordagens para o design de mecanismos de mercado, focando na concorrência entre vendedores para atrair compradores informados. O projeto irá investigar o impacto da divulgação privada de informações pelos projetistas aos agentes nos resultados do mercado e nas interações estratégicas.
) Geração de contratos inteligentes baseada em modelos de linguagem de grande escala
O projeto da Universidade Carnegie Mellon tem como objetivo ajustar modelos de linguagem de grande porte ###LLMs### usando código Move e dicas específicas do Sui, para abordar os desafios atuais dos LLMs na geração de contratos inteligentes em linguagem Move. A pesquisa coletará um conjunto de dados abrangente de exemplos da linguagem Move, melhorará a engenharia de dicas e implementará o ajuste fino.
( Estrutura de Análise Comparativa da Linguagem Move
A pesquisa da Universidade de Nicósia concluirá uma análise comparativa abrangente entre Solidity e Move, promovendo uma compreensão mais profunda das funcionalidades e capacidades do Move. Ao organizar elementos-chave em um quadro, o objetivo é ajudar os desenvolvedores a transitar mais facilmente para o desenvolvimento utilizando o Move.
) Modelo de aprendizagem profunda otimizado para DeFi
O projeto da ETH Lausanne irá desenvolver um modelo híbrido de aprendizagem profunda, destinado à previsão de intervalos ótimos no protocolo Sui DeFi. Este modelo combina redes neurais recursivas aprimoradas com aprendizagem por reforço profunda, enquanto integra a análise de sentimentos das redes sociais para aumentar a precisão das previsões.
Estudo de previsão da volatilidade do SUI
A pesquisa da Universidade Aberta de Chipre irá investigar a eficácia do algoritmo SPEC na previsão da volatilidade dos ativos Sui. Utilizando dados de preços de alta frequência, o estudo se concentrará principalmente no SUI e será validado entre vários ativos de blockchain.
zkSNARKs transparentes pós-quânticos de baixa memória
O projeto da Universidade da Pensilvânia visa desenvolver zkSNARKs escaláveis, abordando simultaneamente três principais obstáculos: a complexidade de tempo do provador, a complexidade de espaço e o tamanho do SRS. O objetivo é fornecer provas criptográficas escaláveis prontas para implantação em várias aplicações da tecnologia blockchain.
Estes projetos de pesquisa abrangem várias áreas-chave da tecnologia blockchain, desde mecanismos de consenso até segurança de contratos inteligentes, de otimização de DeFi a inovações em zkSNARKs. Ao apoiar estas pesquisas de ponta, a fundação Sui demonstra a sua determinação em promover o desenvolvimento da tecnologia blockchain e a pesquisa acadêmica, estabelecendo uma base sólida para o desenvolvimento a longo prazo do ecossistema Web3.