Новая волна академических исследований Sui: 17 проектов известных университетов мира получили более 420 тысяч долларов США
Недавно Фонд Sui опубликовал список победителей нового раунда научных исследовательских наград. Эта программа направлена на финансирование исследований, способствующих развитию Web3, особенно связанных с инновациями в технологиях, связанных с блокчейн-сетями, программированием смарт-контрактов и продуктами, построенными на Sui.
За последние два этапа было одобрено 17 исследовательских предложений от международно известных университетов, общая сумма финансирования составила 425,000 долларов. Участвующие университеты включают Корейский научно-технический институт (KAIST), Университетский колледж Лондона (UCL), Швейцарскую федеральную политехникум в Лозанне (EPFL) и Национальный университет Сингапура (NUS) и др.
Основные моменты выигрышного предложения
Оценка степени децентрализации DAO
Исследовательская команда Корнеллского университета разработает систему показателей для оценки степени децентрализации децентрализованной автономной организации (DAO) и изучит практические методы повышения децентрализации внутри организации.
Асинхронный DAG консенсусный протокол
Проект Лондонского университетского колледжа направлен на разработку протокола асинхронного ориентированного ациклического графа (DAG) для повышения устойчивости к атакам и адаптации к постоянно меняющейся среде противников. Этот протокол призван обеспечить лучшую безопасность и адаптивность, при этом сохраняя уровень производительности, близкий к частично синхронизированным противникам.
Аудит смарт-контрактов на основе крупных языковых моделей
Еще одна команда из Университетского колледжа Лондона будет использовать крупные языковые модели, такие как GPT-4-32k и Claude-v2-100k, для улучшения процесса аудита смарт-контрактов Move. Их предыдущий анализ 52 смарт-контрактов Solidity DeFi выявил уязвимости, которые привели к потерям почти в 1 миллиард долларов. Этот проект расширит исследование на смарт-контракты Sui, подчеркивая важность своевременной оценки безопасности.
( Исследование в области консенсусных протоколов
Проект Бернского университета проведет всестороннее исследование текущей области консенсуса, предоставляя новые идеи для криптографических протоколов консенсуса. Результаты исследования помогут лучше понять существующие алгоритмы и предложить новые подходы к проектированию распределенных протоколов.
) Протокол верификации оракула
Проект, созданный в сотрудничестве Университета Карнеги-Меллон и Djed Alliance, разработает рамки для строгого анализа и верификации блокчейн-оракулов с помощью формальных методов. Эти рамки имеют решающее значение для обеспечения точности и справедливости внешних данных в смарт-контрактах.
идентификация узких мест масштабируемости
Исследование Швейцарского федерального технологического института в Цюрихе направлено на выявление узких мест, возникающих из-за недостатков в дизайне смарт-контрактов, с целью повышения потенциала параллелизации блокчейн-приложений. Также будет изучено влияние регулировки транзакционных сборов на потенциал параллелизации.
Механизированная проверка Bullshark протокола
Проект Национального университета Сингапура будет использовать современные инструменты компьютерной верификации для формальной проверки свойств Bullshark, продвигая понимание консенсусных протоколов на основе DAG. Это будет первая механически проверенная модель консенсусного протокола DAG в исследовании распределенных систем.
Стандартная рамка для блокчейна
Исследование Университета Лихай направлено на создание стандартизированного формата бенчмаркинга для честного сравнения первого уровня блокчейна и решений по масштабированию второго уровня. Цель состоит в том, чтобы предоставить пользователям и разработчикам прозрачные сведения о производительности цепочки, способствуя обоснованным решениям.
Исследование уровня совместного сортирования
Проект Корейского института науки и технологий будет исследовать возможность использования Bullshark/Mysticeti в качестве алгоритма совместного сортировщика, включая запуск нескольких Rollup, использующих Sui в качестве сортировочного уровня.
Исследование местного рынка сборов
Исследование Нью-Йоркского университета будет исследовать рынок местных сборов для оптимизации цен на заторы, проводя аналогию между торговлей заторами и выполнением транзакций в блокчейн-сетях. Цель состоит в том, чтобы создать эффективный механизм ценообразования, отражающий состояние заторов, для достижения оптимального распределения ресурсов.
Автоматический маркет-мейкер для шардирования ###SAMM###
Техасский институт технологии Израиля разрабатывает новую концепцию под названием "шардированные контракты", использующую несколько контрактов для увеличения параллельности. Проект направлен на регулирование механизмов стимулирования поставщиков ликвидности и трейдеров для поддержания нескольких шардов AMM, чтобы реализовать полностью параллельный шардированный AMM.
( Механизм раскрытия личной информации
Исследование Римского университета Трвията исследует новые методы проектирования рыночных механизмов, сосредотачиваясь на конкуренции между продавцами за привлечение информированных покупателей. Проект будет исследовать влияние раскрытия информации дизайнерами агентам в частном порядке на рыночные результаты и стратегическое взаимодействие.
) Генерация смарт-контрактов на основе больших языковых моделей
Проект Университета Карнеги-Меллона нацелен на донастройку крупных языковых моделей ###LLMs### с использованием кода Move и специфических подсказок Sui для решения текущих проблем LLMs в генерации смарт-контрактов на языке Move. Исследование будет собирать обширный набор данных примеров языка Move, улучшать инженерные подсказки и осуществлять донастройку.
( Анализ и сравнение фреймов языка Move
Исследование Никосийского университета завершит всесторонний сравнительный анализ между Solidity и Move, способствуя более глубокому пониманию возможностей и функциональности Move. Цель состоит в том, чтобы помочь разработчикам легче перейти к разработке с использованием Move, организовав ключевые элементы в структуру.
) Оптимизация DeFi с помощью глубокого обучения
Проект Федеральной политехнической школы Лозанны разрабатывает смешанную модель глубокого обучения для оптимального прогнозирования диапазона в протоколе Sui DeFi. Эта модель сочетает в себе усовершенствованные рекуррентные нейронные сети и глубокое обучение с подкреплением, а также интегрирует анализ настроений в социальных сетях для повышения точности прогнозов.
Исследование прогнозирования волатильности SUI
Исследование Открытого университета Кипра будет исследовать эффективность алгоритма SPEC в прогнозировании волатильности активов Sui. Используя высокочастотные ценовые данные, исследование будет в основном сосредоточено на SUI и проведет валидацию на различных блокчейн-активах.
низкоемкие постквантовые прозрачные zkSNARKs
Проект Пенсильванского университета направлен на разработку масштабируемых zkSNARKs, одновременно решая три основные проблемы: временную сложность доказателя, пространственную сложность и размер SRS. Цель состоит в том, чтобы предоставить готовые к развертыванию масштабируемые криптографические доказательства для различных приложений в области блокчейн-технологий.
Эти исследовательские проекты охватывают несколько ключевых областей технологии блокчейн, от механизмов согласия до безопасности смарт-контрактов, от оптимизации DeFi до инноваций в zkSNARKs. Поддерживая эти передовые исследования, Фонд Sui демонстрирует свою решимость продвигать развитие технологии блокчейн и академические исследования, закладывая прочный фундамент для долгосрочного развития 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» .
7 Лайков
Награда
7
6
Репост
Поделиться
комментарий
0/400
GhostInTheChain
· 07-27 16:42
Снова тратят большие деньги, чтобы разыгрывать людей как лохов.
Посмотреть ОригиналОтветить0
degenonymous
· 07-25 16:05
Инвестиции следуют за наукой.
Посмотреть ОригиналОтветить0
failed_dev_successful_ape
· 07-24 17:38
Листья взлетают, не успевают.
Посмотреть ОригиналОтветить0
PumpBeforeRug
· 07-24 17:36
Ха-ха, маленькие деньги сами объединяются и быстро расходуются.
Посмотреть ОригиналОтветить0
OnchainDetective
· 07-24 17:30
Детали финансирования подозрительные. Я заблокировал несколько адресов моделей.
Новая волна академических исследовательских наград Sui: 17 известных университетов получили 420000 долларов для продвижения инноваций в Web3
Новая волна академических исследований Sui: 17 проектов известных университетов мира получили более 420 тысяч долларов США
Недавно Фонд Sui опубликовал список победителей нового раунда научных исследовательских наград. Эта программа направлена на финансирование исследований, способствующих развитию Web3, особенно связанных с инновациями в технологиях, связанных с блокчейн-сетями, программированием смарт-контрактов и продуктами, построенными на Sui.
За последние два этапа было одобрено 17 исследовательских предложений от международно известных университетов, общая сумма финансирования составила 425,000 долларов. Участвующие университеты включают Корейский научно-технический институт (KAIST), Университетский колледж Лондона (UCL), Швейцарскую федеральную политехникум в Лозанне (EPFL) и Национальный университет Сингапура (NUS) и др.
Основные моменты выигрышного предложения
Оценка степени децентрализации DAO
Исследовательская команда Корнеллского университета разработает систему показателей для оценки степени децентрализации децентрализованной автономной организации (DAO) и изучит практические методы повышения децентрализации внутри организации.
Асинхронный DAG консенсусный протокол
Проект Лондонского университетского колледжа направлен на разработку протокола асинхронного ориентированного ациклического графа (DAG) для повышения устойчивости к атакам и адаптации к постоянно меняющейся среде противников. Этот протокол призван обеспечить лучшую безопасность и адаптивность, при этом сохраняя уровень производительности, близкий к частично синхронизированным противникам.
Аудит смарт-контрактов на основе крупных языковых моделей
Еще одна команда из Университетского колледжа Лондона будет использовать крупные языковые модели, такие как GPT-4-32k и Claude-v2-100k, для улучшения процесса аудита смарт-контрактов Move. Их предыдущий анализ 52 смарт-контрактов Solidity DeFi выявил уязвимости, которые привели к потерям почти в 1 миллиард долларов. Этот проект расширит исследование на смарт-контракты Sui, подчеркивая важность своевременной оценки безопасности.
( Исследование в области консенсусных протоколов
Проект Бернского университета проведет всестороннее исследование текущей области консенсуса, предоставляя новые идеи для криптографических протоколов консенсуса. Результаты исследования помогут лучше понять существующие алгоритмы и предложить новые подходы к проектированию распределенных протоколов.
) Протокол верификации оракула
Проект, созданный в сотрудничестве Университета Карнеги-Меллон и Djed Alliance, разработает рамки для строгого анализа и верификации блокчейн-оракулов с помощью формальных методов. Эти рамки имеют решающее значение для обеспечения точности и справедливости внешних данных в смарт-контрактах.
идентификация узких мест масштабируемости
Исследование Швейцарского федерального технологического института в Цюрихе направлено на выявление узких мест, возникающих из-за недостатков в дизайне смарт-контрактов, с целью повышения потенциала параллелизации блокчейн-приложений. Также будет изучено влияние регулировки транзакционных сборов на потенциал параллелизации.
Механизированная проверка Bullshark протокола
Проект Национального университета Сингапура будет использовать современные инструменты компьютерной верификации для формальной проверки свойств Bullshark, продвигая понимание консенсусных протоколов на основе DAG. Это будет первая механически проверенная модель консенсусного протокола DAG в исследовании распределенных систем.
Стандартная рамка для блокчейна
Исследование Университета Лихай направлено на создание стандартизированного формата бенчмаркинга для честного сравнения первого уровня блокчейна и решений по масштабированию второго уровня. Цель состоит в том, чтобы предоставить пользователям и разработчикам прозрачные сведения о производительности цепочки, способствуя обоснованным решениям.
Исследование уровня совместного сортирования
Проект Корейского института науки и технологий будет исследовать возможность использования Bullshark/Mysticeti в качестве алгоритма совместного сортировщика, включая запуск нескольких Rollup, использующих Sui в качестве сортировочного уровня.
Исследование местного рынка сборов
Исследование Нью-Йоркского университета будет исследовать рынок местных сборов для оптимизации цен на заторы, проводя аналогию между торговлей заторами и выполнением транзакций в блокчейн-сетях. Цель состоит в том, чтобы создать эффективный механизм ценообразования, отражающий состояние заторов, для достижения оптимального распределения ресурсов.
Автоматический маркет-мейкер для шардирования ###SAMM###
Техасский институт технологии Израиля разрабатывает новую концепцию под названием "шардированные контракты", использующую несколько контрактов для увеличения параллельности. Проект направлен на регулирование механизмов стимулирования поставщиков ликвидности и трейдеров для поддержания нескольких шардов AMM, чтобы реализовать полностью параллельный шардированный AMM.
( Механизм раскрытия личной информации
Исследование Римского университета Трвията исследует новые методы проектирования рыночных механизмов, сосредотачиваясь на конкуренции между продавцами за привлечение информированных покупателей. Проект будет исследовать влияние раскрытия информации дизайнерами агентам в частном порядке на рыночные результаты и стратегическое взаимодействие.
) Генерация смарт-контрактов на основе больших языковых моделей
Проект Университета Карнеги-Меллона нацелен на донастройку крупных языковых моделей ###LLMs### с использованием кода Move и специфических подсказок Sui для решения текущих проблем LLMs в генерации смарт-контрактов на языке Move. Исследование будет собирать обширный набор данных примеров языка Move, улучшать инженерные подсказки и осуществлять донастройку.
( Анализ и сравнение фреймов языка Move
Исследование Никосийского университета завершит всесторонний сравнительный анализ между Solidity и Move, способствуя более глубокому пониманию возможностей и функциональности Move. Цель состоит в том, чтобы помочь разработчикам легче перейти к разработке с использованием Move, организовав ключевые элементы в структуру.
) Оптимизация DeFi с помощью глубокого обучения
Проект Федеральной политехнической школы Лозанны разрабатывает смешанную модель глубокого обучения для оптимального прогнозирования диапазона в протоколе Sui DeFi. Эта модель сочетает в себе усовершенствованные рекуррентные нейронные сети и глубокое обучение с подкреплением, а также интегрирует анализ настроений в социальных сетях для повышения точности прогнозов.
Исследование прогнозирования волатильности SUI
Исследование Открытого университета Кипра будет исследовать эффективность алгоритма SPEC в прогнозировании волатильности активов Sui. Используя высокочастотные ценовые данные, исследование будет в основном сосредоточено на SUI и проведет валидацию на различных блокчейн-активах.
низкоемкие постквантовые прозрачные zkSNARKs
Проект Пенсильванского университета направлен на разработку масштабируемых zkSNARKs, одновременно решая три основные проблемы: временную сложность доказателя, пространственную сложность и размер SRS. Цель состоит в том, чтобы предоставить готовые к развертыванию масштабируемые криптографические доказательства для различных приложений в области блокчейн-технологий.
Эти исследовательские проекты охватывают несколько ключевых областей технологии блокчейн, от механизмов согласия до безопасности смарт-контрактов, от оптимизации DeFi до инноваций в zkSNARKs. Поддерживая эти передовые исследования, Фонд Sui демонстрирует свою решимость продвигать развитие технологии блокчейн и академические исследования, закладывая прочный фундамент для долгосрочного развития экосистемы Web3.