Нова хвиля академічних дослідницьких нагород Sui: 17 проектів відомих університетів світу отримали понад 420 тисяч доларів США
Нещодавно фонд Sui оголосив список переможців нового раунду академічних дослідницьких нагород. Ця програма має на меті фінансування досліджень, що сприяють розвитку Web3, особливо технологічних інновацій, пов'язаних з блокчейн-мережами, програмуванням смарт-контрактів та продуктами, побудованими на основі Sui.
Протягом останніх двох етапів було затверджено 17 дослідницьких пропозицій від міжнародно відомих університетів, загальна сума фінансування склала 425 000 доларів США. Участь взяли такі вищі навчальні заклади, як Корейський національний університет науки і технологій (KAIST), Лондонський університет (UCL), Федеральна політехнічна школа Лозанни (EPFL) та Національний університет Сінгапуру (NUS).
Яскраві моменти нагородженої пропозиції
Оцінка ступеня децентралізації DAOs
Дослідницька група Корнельського університету розробить систему показників для вимірювання рівня децентралізації децентралізованої автономної організації (DAO) та вивчить практичні методи підвищення децентралізації всередині організації.
Асинхронний DAG консенсусний протокол
Проект Лондонського університету коледжу спрямований на розробку асинхронного орієнтованого ациклічного графа (DAG) протоколу, щоб підвищити стійкість до атак і адаптуватися до постійно змінюваного середовища супротивників. Цей протокол має на меті забезпечити кращу безпеку та адаптивність, при цьому зберігаючи рівень продуктивності, близький до частково синхронізованих супротивників.
Аудит смарт-контрактів на основі великих мовних моделей
Інша команда з Університетського коледжу Лондона використовуватиме великі мовні моделі, такі як GPT-4-32k і Claude-v2-100k, для покращення процесу аудиту смарт-контрактів Move. Вони раніше проаналізували 52 смарт-контракти DeFi на Solidity та виявили вразливості, які призвели до збитків у майже 1 мільярд доларів. Цей проект розширить дослідження на смарт-контракти Sui, підкреслюючи важливість своєчасної оцінки безпеки.
( Дослідження в галузі консенсусних протоколів
Проект Бернського університету проведе всебічне дослідження поточної області консенсусу, надаючи нові інсайти для криптографічних консенсусних протоколів. Результати дослідження допоможуть краще зрозуміти існуючі алгоритми та нададуть нові ідеї для розробки розподілених протоколів.
) Рамка верифікації протоколу оракула
Проект, який здійснюється в партнерстві Університету Карнегі-Меллона та Альянсу Djed, створить рамки для строгого аналізу та верифікації блокчейн-оракулів за допомогою формальних методів. Ці рамки є критично важливими для забезпечення точності та справедливості зовнішніх даних у смарт-контрактах.
Визначення вузьких місць у масштабованості
Дослідження Федеральної політехнічної школи Цюріха спрямоване на виявлення вузьких місць, що виникають через дефекти дизайну смарт-контрактів, з метою підвищення потенціалу паралелізації блокчейн-додатків. Також буде розглянуто вплив коригування комісій за транзакції на потенціал паралелізації.
Механізована верифікація протоколу Bullshark
Проект Національного університету Сінгапуру використовуватиме сучасні інструменти комп'ютерного верифікації для формальної перевірки властивостей Bullshark, сприяючи розумінню консенсусного протоколу на основі DAG. Це буде перша механічно підтверджена модель консенсусного протоколу DAG у дослідженнях розподілених систем.
Стандартна рамка для бенчмаркінгу блокчейну
Дослідження університету Ліхай має на меті створення стандартизованого формату бенчмаркінгу для справедливого порівняння рішень першого рівня блокчейну та рішень другого рівня розширення. Мета полягає в наданні прозорих відомостей про продуктивність ланцюга користувачам і розробникам, щоб сприяти прийняттю обґрунтованих рішень.
Дослідження спільного порядку
Проект Корейського національного університету науки і технологій досліджуватиме можливість використання Bullshark/Mysticeti як алгоритму спільного сортування, що передбачає запуск кількох Rollup, які використовують Sui як шар сортування.
Дослідження ринку місцевих витрат
Дослідження Нью-Йоркського університету вивчить ринок місцевих зборів для оптимізації ціноутворення на основі заторів, проводячи аналогію між торгівлею заторами та виконанням транзакцій у блокчейн-мережах. Мета полягає в створенні ефективного механізму ціноутворення, що відображає стан заторів, для досягнення оптимального розподілу ресурсів.
Автоматичний маркет-мейкер для шардінгу###SAMM###
Технічний університет Ізраїлю розробляє нову концепцію, що називається шардованими контрактами, яка використовує кілька контрактів для підвищення паралельності. Цей проект має на меті налаштування механізмів стимулювання для постачальників ліквідності та трейдерів, щоб підтримувати кілька шард AMM, реалізуючи повністю паралельний шардований AMM.
( механізм розкриття особистої інформації
Дослідження Ромато́рвійського університету зосереджено на нових підходах до проектування ринкових механізмів, з акцентом на конкуренцію між продавцями за залучення обізнаних покупців. Проект буде вивчати вплив конфіденційного розкриття інформації дизайнерами агентам на ринкові результати та стратегічну взаємодію.
) Генерація смарт-контрактів на основі великих мовних моделей
Проект Університету Карнегі-Меллона має на меті доопрацювання великих мовних моделей ###LLMs### шляхом використання коду Move та специфічних підказок Sui для вирішення нинішніх викликів LLMs у створенні розумних контрактів на мові Move. Дослідження збере всеосяжний набір даних прикладів мови Move, покращить інженерію підказок і впровадить доопрацювання.
( Порівняльний аналіз фреймворку Move мови
Дослідження Університету Нікосії завершить всебічний порівняльний аналіз між Solidity та Move, сприяючи більш глибокому розумінню функцій та можливостей Move. Організуючи ключові елементи в рамках, мета полягає в тому, щоб допомогти розробникам легше перейти до використання Move для розробки.
) Оптимізація DeFi глибоких навчальних моделей
Проект Федеральної політехнічної школи Лозанни розробить гібридну модель глибокого навчання для оптимального прогнозування діапазону в протоколі Sui DeFi. Ця модель поєднує в собі вдосконалену рекурентну нейронну мережу та глибоке посилене навчання, одночасно інтегруючи аналіз емоцій у соціальних мережах для підвищення точності прогнозування.
Дослідження прогнозування волатильності SUI
Дослідження Кіпрського відкритого університету вивчатиме ефективність алгоритму SPEC у прогнозуванні волатильності активів Sui. Використовуючи високочастотні цінові дані, це дослідження буде зосереджене на SUI та перевірено серед різних блокчейн-активів.
низькопам'ятні постквантові прозорі zkSNARKs
Проект Університету Пенсільванії спрямований на розробку масштабованих zkSNARKs, шляхом одночасного вирішення трьох основних перешкод: часової складності доказувача, просторової складності та розміру SRS. Метою є забезпечення готових до розгортання масштабованих криптографічних доказів для різноманітних застосувань у технології блокчейн.
Ці дослідницькі проекти охоплюють кілька ключових областей технології блокчейн, від механізмів консенсусу до безпеки смарт-контрактів, від оптимізації DeFi до інновацій zkSNARKs. Підтримуючи ці передові дослідження, фонд Sui продемонстрував рішучість у просуванні розвитку технології блокчейн та академічних досліджень, закладаючи міцний фундамент для довгострокового розвитку екосистеми Web3.
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
7 лайків
Нагородити
7
6
Репост
Поділіться
Прокоментувати
0/400
GhostInTheChain
· 07-27 16:42
Знову витрачають великі гроші, обдурюючи людей, як лохів.
Переглянути оригіналвідповісти на0
degenonymous
· 07-25 16:05
Інвестування слідує академічним шляхом.
Переглянути оригіналвідповісти на0
failed_dev_successful_ape
· 07-24 17:38
Листи літають, не встигають.
Переглянути оригіналвідповісти на0
PumpBeforeRug
· 07-24 17:36
Ге-ге, маленькі гроші самі по собі використаються.
Переглянути оригіналвідповісти на0
OnchainDetective
· 07-24 17:30
Фінансові деталі підозрілі. Я заблокував кілька адрес моделей.
Нова хвиля академічних досліджень Sui: 17 престижних університетів отримали 420 тисяч доларів для сприяння інноваціям у Web3
Нова хвиля академічних дослідницьких нагород Sui: 17 проектів відомих університетів світу отримали понад 420 тисяч доларів США
Нещодавно фонд Sui оголосив список переможців нового раунду академічних дослідницьких нагород. Ця програма має на меті фінансування досліджень, що сприяють розвитку Web3, особливо технологічних інновацій, пов'язаних з блокчейн-мережами, програмуванням смарт-контрактів та продуктами, побудованими на основі Sui.
Протягом останніх двох етапів було затверджено 17 дослідницьких пропозицій від міжнародно відомих університетів, загальна сума фінансування склала 425 000 доларів США. Участь взяли такі вищі навчальні заклади, як Корейський національний університет науки і технологій (KAIST), Лондонський університет (UCL), Федеральна політехнічна школа Лозанни (EPFL) та Національний університет Сінгапуру (NUS).
Яскраві моменти нагородженої пропозиції
Оцінка ступеня децентралізації DAOs
Дослідницька група Корнельського університету розробить систему показників для вимірювання рівня децентралізації децентралізованої автономної організації (DAO) та вивчить практичні методи підвищення децентралізації всередині організації.
Асинхронний DAG консенсусний протокол
Проект Лондонського університету коледжу спрямований на розробку асинхронного орієнтованого ациклічного графа (DAG) протоколу, щоб підвищити стійкість до атак і адаптуватися до постійно змінюваного середовища супротивників. Цей протокол має на меті забезпечити кращу безпеку та адаптивність, при цьому зберігаючи рівень продуктивності, близький до частково синхронізованих супротивників.
Аудит смарт-контрактів на основі великих мовних моделей
Інша команда з Університетського коледжу Лондона використовуватиме великі мовні моделі, такі як GPT-4-32k і Claude-v2-100k, для покращення процесу аудиту смарт-контрактів Move. Вони раніше проаналізували 52 смарт-контракти DeFi на Solidity та виявили вразливості, які призвели до збитків у майже 1 мільярд доларів. Цей проект розширить дослідження на смарт-контракти Sui, підкреслюючи важливість своєчасної оцінки безпеки.
( Дослідження в галузі консенсусних протоколів
Проект Бернського університету проведе всебічне дослідження поточної області консенсусу, надаючи нові інсайти для криптографічних консенсусних протоколів. Результати дослідження допоможуть краще зрозуміти існуючі алгоритми та нададуть нові ідеї для розробки розподілених протоколів.
) Рамка верифікації протоколу оракула
Проект, який здійснюється в партнерстві Університету Карнегі-Меллона та Альянсу Djed, створить рамки для строгого аналізу та верифікації блокчейн-оракулів за допомогою формальних методів. Ці рамки є критично важливими для забезпечення точності та справедливості зовнішніх даних у смарт-контрактах.
Визначення вузьких місць у масштабованості
Дослідження Федеральної політехнічної школи Цюріха спрямоване на виявлення вузьких місць, що виникають через дефекти дизайну смарт-контрактів, з метою підвищення потенціалу паралелізації блокчейн-додатків. Також буде розглянуто вплив коригування комісій за транзакції на потенціал паралелізації.
Механізована верифікація протоколу Bullshark
Проект Національного університету Сінгапуру використовуватиме сучасні інструменти комп'ютерного верифікації для формальної перевірки властивостей Bullshark, сприяючи розумінню консенсусного протоколу на основі DAG. Це буде перша механічно підтверджена модель консенсусного протоколу DAG у дослідженнях розподілених систем.
Стандартна рамка для бенчмаркінгу блокчейну
Дослідження університету Ліхай має на меті створення стандартизованого формату бенчмаркінгу для справедливого порівняння рішень першого рівня блокчейну та рішень другого рівня розширення. Мета полягає в наданні прозорих відомостей про продуктивність ланцюга користувачам і розробникам, щоб сприяти прийняттю обґрунтованих рішень.
Дослідження спільного порядку
Проект Корейського національного університету науки і технологій досліджуватиме можливість використання Bullshark/Mysticeti як алгоритму спільного сортування, що передбачає запуск кількох Rollup, які використовують Sui як шар сортування.
Дослідження ринку місцевих витрат
Дослідження Нью-Йоркського університету вивчить ринок місцевих зборів для оптимізації ціноутворення на основі заторів, проводячи аналогію між торгівлею заторами та виконанням транзакцій у блокчейн-мережах. Мета полягає в створенні ефективного механізму ціноутворення, що відображає стан заторів, для досягнення оптимального розподілу ресурсів.
Автоматичний маркет-мейкер для шардінгу###SAMM###
Технічний університет Ізраїлю розробляє нову концепцію, що називається шардованими контрактами, яка використовує кілька контрактів для підвищення паралельності. Цей проект має на меті налаштування механізмів стимулювання для постачальників ліквідності та трейдерів, щоб підтримувати кілька шард AMM, реалізуючи повністю паралельний шардований AMM.
( механізм розкриття особистої інформації
Дослідження Ромато́рвійського університету зосереджено на нових підходах до проектування ринкових механізмів, з акцентом на конкуренцію між продавцями за залучення обізнаних покупців. Проект буде вивчати вплив конфіденційного розкриття інформації дизайнерами агентам на ринкові результати та стратегічну взаємодію.
) Генерація смарт-контрактів на основі великих мовних моделей
Проект Університету Карнегі-Меллона має на меті доопрацювання великих мовних моделей ###LLMs### шляхом використання коду Move та специфічних підказок Sui для вирішення нинішніх викликів LLMs у створенні розумних контрактів на мові Move. Дослідження збере всеосяжний набір даних прикладів мови Move, покращить інженерію підказок і впровадить доопрацювання.
( Порівняльний аналіз фреймворку Move мови
Дослідження Університету Нікосії завершить всебічний порівняльний аналіз між Solidity та Move, сприяючи більш глибокому розумінню функцій та можливостей Move. Організуючи ключові елементи в рамках, мета полягає в тому, щоб допомогти розробникам легше перейти до використання Move для розробки.
) Оптимізація DeFi глибоких навчальних моделей
Проект Федеральної політехнічної школи Лозанни розробить гібридну модель глибокого навчання для оптимального прогнозування діапазону в протоколі Sui DeFi. Ця модель поєднує в собі вдосконалену рекурентну нейронну мережу та глибоке посилене навчання, одночасно інтегруючи аналіз емоцій у соціальних мережах для підвищення точності прогнозування.
Дослідження прогнозування волатильності SUI
Дослідження Кіпрського відкритого університету вивчатиме ефективність алгоритму SPEC у прогнозуванні волатильності активів Sui. Використовуючи високочастотні цінові дані, це дослідження буде зосереджене на SUI та перевірено серед різних блокчейн-активів.
низькопам'ятні постквантові прозорі zkSNARKs
Проект Університету Пенсільванії спрямований на розробку масштабованих zkSNARKs, шляхом одночасного вирішення трьох основних перешкод: часової складності доказувача, просторової складності та розміру SRS. Метою є забезпечення готових до розгортання масштабованих криптографічних доказів для різноманітних застосувань у технології блокчейн.
Ці дослідницькі проекти охоплюють кілька ключових областей технології блокчейн, від механізмів консенсусу до безпеки смарт-контрактів, від оптимізації DeFi до інновацій zkSNARKs. Підтримуючи ці передові дослідження, фонд Sui продемонстрував рішучість у просуванні розвитку технології блокчейн та академічних досліджень, закладаючи міцний фундамент для довгострокового розвитку екосистеми Web3.