Giải thưởng Nghiên cứu Học thuật Mới của Sui: 17 dự án từ các trường đại học nổi tiếng toàn cầu nhận được hơn 420.000 USD
Gần đây, Quỹ Sui đã công bố danh sách người đoạt giải của vòng tài trợ nghiên cứu học thuật mới. Chương trình này nhằm tài trợ cho các nghiên cứu thúc đẩy sự phát triển của Web3, đặc biệt là các đổi mới công nghệ liên quan đến mạng blockchain, lập trình hợp đồng thông minh và các sản phẩm được xây dựng trên nền tảng Sui.
Trong hai giai đoạn trước, tổng cộng 17 đề tài nghiên cứu từ các trường đại học danh tiếng quốc tế đã được phê duyệt, với tổng số tiền tài trợ lên tới 425,000 USD. Các trường đại học tham gia bao gồm Viện Khoa học và Công nghệ Hàn Quốc (KAIST), Đại học London (UCL), Viện Công nghệ Liên bang Lausanne (EPFL) và Đại học Quốc gia Singapore (NUS).
Điểm nhấn của đề xuất đạt giải
Đánh giá mức độ phi tập trung của DAOs
Nhóm nghiên cứu tại Đại học Cornell sẽ phát triển một bộ chỉ số đo lường mức độ phi tập trung của tổ chức tự trị phi tập trung (DAO), và khám phá các phương pháp thực tiễn nhằm nâng cao tính phi tập trung trong tổ chức.
Giao thức đồng thuận DAG bất đồng bộ
Dự án của Đại học London cam kết phát triển một giao thức đồ thị có hướng không vòng (DAG) (, nhằm nâng cao khả năng chống tấn công và thích ứng với môi trường đối thủ đang thay đổi. Giao thức này nhằm cung cấp độ bảo mật và khả năng thích ứng tốt hơn, đồng thời duy trì mức hiệu suất gần với đối thủ bán đồng bộ.
) Kiểm toán hợp đồng thông minh dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn
Một nhóm khác từ Đại học London sẽ sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn như GPT-4-32k và Claude-v2-100k ###LLMs( để cải thiện quy trình kiểm toán hợp đồng thông minh Move. Họ đã phân tích 52 hợp đồng thông minh Solidity DeFi và phát hiện các lỗ hổng gây ra thiệt hại gần 1 tỷ USD. Dự án sẽ mở rộng nghiên cứu sang hợp đồng thông minh Sui, nhấn mạnh tầm quan trọng của việc đánh giá an toàn kịp thời.
) Nghiên cứu lĩnh vực giao thức đồng thuận
Dự án của Đại học Bern sẽ tiến hành điều tra toàn diện về lĩnh vực đồng thuận hiện tại, cung cấp cái nhìn mới cho các giao thức đồng thuận mật mã. Kết quả nghiên cứu sẽ giúp hiểu rõ hơn về các thuật toán hiện tại và cung cấp ý tưởng mới cho việc thiết kế các giao thức phân tán.
Khung xác minh giao thức oracle
Dự án hợp tác giữa Đại học Carnegie Mellon và Djed Alliance sẽ tạo ra một khung để phân tích và xác minh nghiêm ngặt các oracle blockchain thông qua các phương pháp hình thức. Khung này rất quan trọng để đảm bảo độ chính xác và công bằng của dữ liệu bên ngoài trong hợp đồng thông minh.
nhận diện nút thắt khả năng mở rộng
Nghiên cứu của Viện Công nghệ Liên bang Zurich nhằm xác định các nút thắt do thiết kế hợp đồng thông minh gây ra, nhằm nâng cao tiềm năng song song của các ứng dụng blockchain. Đồng thời cũng sẽ khám phá tác động của việc điều chỉnh phí giao dịch đối với tiềm năng song song.
Xác minh cơ học của giao thức Bullshark
Dự án của Đại học Quốc gia Singapore sẽ sử dụng các công cụ xác minh hỗ trợ máy tính hiện đại để xác minh chính thức các thuộc tính của Bullshark, thúc đẩy sự hiểu biết về giao thức đồng thuận dựa trên DAG. Đây sẽ là mô hình giao thức đồng thuận DAG đầu tiên được xác minh bằng máy trong nghiên cứu hệ thống phân tán.
Khung tiêu chuẩn hóa blockchain
Nghiên cứu của Đại học Lihaï nhằm tạo ra một định dạng chuẩn hóa cơ sở so sánh công bằng giữa các giải pháp mở rộng lớp một và lớp hai của chuỗi khối. Mục tiêu là cung cấp cái nhìn minh bạch về hiệu suất chuỗi cho người dùng và nhà phát triển, thúc đẩy quyết định thông minh.
Nghiên cứu về tầng sắp xếp chia sẻ
Dự án của Viện Khoa học và Công nghệ Hàn Quốc sẽ khám phá khả năng sử dụng Bullshark/Mysticeti làm thuật toán sắp xếp chia sẻ, liên quan đến việc vận hành nhiều Rollup sử dụng Sui làm lớp sắp xếp.
Nghiên cứu thị trường phí địa phương
Nghiên cứu của Đại học New York sẽ điều tra thị trường phí địa phương để tối ưu hóa định giá tắc nghẽn, so sánh giữa giao dịch tắc nghẽn và thực hiện giao dịch trong mạng blockchain. Mục tiêu là xây dựng cơ chế định giá hiệu quả phản ánh trạng thái tắc nghẽn để đạt được phân bổ tài nguyên tối ưu.
Nhà tạo lập thị trường tự động phân mảnh###SAMM(
Viện Công nghệ Israel đang phát triển một khái niệm mới có tên là hợp đồng phân đoạn, sử dụng nhiều hợp đồng để tăng tính đồng thời. Dự án này nhằm điều chỉnh cơ chế khuyến khích cho các nhà cung cấp thanh khoản và các nhà giao dịch, để duy trì nhiều phân đoạn AMM, đạt được khả năng phân đoạn AMM hoàn toàn song song.
) cơ chế công bố thông tin cá nhân
Đại học Romatolviata đang nghiên cứu khám phá các phương pháp mới trong thiết kế cơ chế thị trường, tập trung vào sự cạnh tranh giữa các bên bán để thu hút những người mua thông thạo. Dự án sẽ điều tra ảnh hưởng của việc các nhà thiết kế tiết lộ thông tin cho các đại lý một cách riêng tư đối với kết quả thị trường và sự tương tác chiến lược.
Tạo hợp đồng thông minh dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn
Dự án của Đại học Carnegie Mellon nhằm tinh chỉnh các mô hình ngôn ngữ lớn ###LLMs( bằng cách sử dụng mã Move và các gợi ý đặc thù của Sui, để giải quyết những thách thức hiện tại của LLMs trong việc tạo ra các hợp đồng thông minh bằng ngôn ngữ Move. Nghiên cứu sẽ thu thập một tập dữ liệu ví dụ toàn diện về ngôn ngữ Move, tăng cường kỹ thuật gợi ý và thực hiện tinh chỉnh.
) Khung phân tích so sánh ngôn ngữ Move
Nghiên cứu của Đại học Nicosia sẽ hoàn thành phân tích so sánh toàn diện giữa Solidity và Move, thúc đẩy sự hiểu biết sâu sắc hơn về chức năng và khả năng của Move. Bằng cách tổ chức các yếu tố chính thành một khung, mục tiêu là giúp các nhà phát triển dễ dàng chuyển sang việc phát triển bằng Move.
Mô hình học sâu tối ưu hóa DeFi
Dự án của Viện Công nghệ Liên bang Lausanne sẽ phát triển một mô hình học sâu hỗn hợp, được sử dụng để dự đoán khoảng cách tối ưu trong giao thức Sui DeFi. Mô hình này kết hợp mạng nơ-ron hồi tiếp cải tiến và học tăng cường sâu, đồng thời tích hợp phân tích cảm xúc từ mạng xã hội để nâng cao độ chính xác của dự đoán.
Nghiên cứu dự đoán biến động SUI
Nghiên cứu của Đại học Mở Síp sẽ khảo sát tính hiệu quả của thuật toán SPEC trong việc dự đoán sự biến động giá của tài sản Sui. Sử dụng dữ liệu giá cao cấp, nghiên cứu này sẽ chủ yếu tập trung vào SUI và xác minh trên nhiều tài sản blockchain khác nhau.
zkSNARKs trong suốt hậu lượng tử với bộ nhớ thấp
Dự án của Đại học Pennsylvania nhằm phát triển zkSNARKs có thể mở rộng, bằng cách giải quyết đồng thời ba trở ngại chính: độ phức tạp về thời gian của người chứng minh, độ phức tạp về không gian và kích thước SRS. Mục tiêu là cung cấp các chứng minh mã hóa có thể mở rộng sẵn sàng triển khai cho nhiều ứng dụng trong công nghệ blockchain.
Các dự án nghiên cứu này bao gồm nhiều lĩnh vực quan trọng của công nghệ blockchain, từ cơ chế đồng thuận đến an ninh hợp đồng thông minh, từ tối ưu hóa DeFi đến đổi mới zkSNARKs. Bằng cách hỗ trợ những nghiên cứu tiên tiến này, Quỹ Sui thể hiện quyết tâm thúc đẩy sự phát triển của công nghệ blockchain và nghiên cứu học thuật, đặt nền tảng vững chắc cho sự phát triển lâu dài của hệ sinh thái Web3.
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
7 thích
Phần thưởng
7
6
Đăng lại
Chia sẻ
Bình luận
0/400
GhostInTheChain
· 07-27 16:42
Lại tiêu tiền lớn để chơi đùa với mọi người rồi.
Xem bản gốcTrả lời0
degenonymous
· 07-25 16:05
Đầu tư là đi theo học thuật.
Xem bản gốcTrả lời0
failed_dev_successful_ape
· 07-24 17:38
Cuốn bay lên, không theo kịp được.
Xem bản gốcTrả lời0
PumpBeforeRug
· 07-24 17:36
Hì hì, tiền nhỏ tự mình ôm nhóm là hết.
Xem bản gốcTrả lời0
OnchainDetective
· 07-24 17:30
Chi tiết tài chính khả nghi Tôi đã khóa một số mô hình địa chỉ
Giải thưởng Nghiên cứu Học thuật Mới của Sui: 17 trường đại học danh tiếng nhận được 420.000 đô la để thúc đẩy đổi mới Web3
Giải thưởng Nghiên cứu Học thuật Mới của Sui: 17 dự án từ các trường đại học nổi tiếng toàn cầu nhận được hơn 420.000 USD
Gần đây, Quỹ Sui đã công bố danh sách người đoạt giải của vòng tài trợ nghiên cứu học thuật mới. Chương trình này nhằm tài trợ cho các nghiên cứu thúc đẩy sự phát triển của Web3, đặc biệt là các đổi mới công nghệ liên quan đến mạng blockchain, lập trình hợp đồng thông minh và các sản phẩm được xây dựng trên nền tảng Sui.
Trong hai giai đoạn trước, tổng cộng 17 đề tài nghiên cứu từ các trường đại học danh tiếng quốc tế đã được phê duyệt, với tổng số tiền tài trợ lên tới 425,000 USD. Các trường đại học tham gia bao gồm Viện Khoa học và Công nghệ Hàn Quốc (KAIST), Đại học London (UCL), Viện Công nghệ Liên bang Lausanne (EPFL) và Đại học Quốc gia Singapore (NUS).
Điểm nhấn của đề xuất đạt giải
Đánh giá mức độ phi tập trung của DAOs
Nhóm nghiên cứu tại Đại học Cornell sẽ phát triển một bộ chỉ số đo lường mức độ phi tập trung của tổ chức tự trị phi tập trung (DAO), và khám phá các phương pháp thực tiễn nhằm nâng cao tính phi tập trung trong tổ chức.
Giao thức đồng thuận DAG bất đồng bộ
Dự án của Đại học London cam kết phát triển một giao thức đồ thị có hướng không vòng (DAG) (, nhằm nâng cao khả năng chống tấn công và thích ứng với môi trường đối thủ đang thay đổi. Giao thức này nhằm cung cấp độ bảo mật và khả năng thích ứng tốt hơn, đồng thời duy trì mức hiệu suất gần với đối thủ bán đồng bộ.
) Kiểm toán hợp đồng thông minh dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn
Một nhóm khác từ Đại học London sẽ sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn như GPT-4-32k và Claude-v2-100k ###LLMs( để cải thiện quy trình kiểm toán hợp đồng thông minh Move. Họ đã phân tích 52 hợp đồng thông minh Solidity DeFi và phát hiện các lỗ hổng gây ra thiệt hại gần 1 tỷ USD. Dự án sẽ mở rộng nghiên cứu sang hợp đồng thông minh Sui, nhấn mạnh tầm quan trọng của việc đánh giá an toàn kịp thời.
) Nghiên cứu lĩnh vực giao thức đồng thuận
Dự án của Đại học Bern sẽ tiến hành điều tra toàn diện về lĩnh vực đồng thuận hiện tại, cung cấp cái nhìn mới cho các giao thức đồng thuận mật mã. Kết quả nghiên cứu sẽ giúp hiểu rõ hơn về các thuật toán hiện tại và cung cấp ý tưởng mới cho việc thiết kế các giao thức phân tán.
Khung xác minh giao thức oracle
Dự án hợp tác giữa Đại học Carnegie Mellon và Djed Alliance sẽ tạo ra một khung để phân tích và xác minh nghiêm ngặt các oracle blockchain thông qua các phương pháp hình thức. Khung này rất quan trọng để đảm bảo độ chính xác và công bằng của dữ liệu bên ngoài trong hợp đồng thông minh.
nhận diện nút thắt khả năng mở rộng
Nghiên cứu của Viện Công nghệ Liên bang Zurich nhằm xác định các nút thắt do thiết kế hợp đồng thông minh gây ra, nhằm nâng cao tiềm năng song song của các ứng dụng blockchain. Đồng thời cũng sẽ khám phá tác động của việc điều chỉnh phí giao dịch đối với tiềm năng song song.
Xác minh cơ học của giao thức Bullshark
Dự án của Đại học Quốc gia Singapore sẽ sử dụng các công cụ xác minh hỗ trợ máy tính hiện đại để xác minh chính thức các thuộc tính của Bullshark, thúc đẩy sự hiểu biết về giao thức đồng thuận dựa trên DAG. Đây sẽ là mô hình giao thức đồng thuận DAG đầu tiên được xác minh bằng máy trong nghiên cứu hệ thống phân tán.
Khung tiêu chuẩn hóa blockchain
Nghiên cứu của Đại học Lihaï nhằm tạo ra một định dạng chuẩn hóa cơ sở so sánh công bằng giữa các giải pháp mở rộng lớp một và lớp hai của chuỗi khối. Mục tiêu là cung cấp cái nhìn minh bạch về hiệu suất chuỗi cho người dùng và nhà phát triển, thúc đẩy quyết định thông minh.
Nghiên cứu về tầng sắp xếp chia sẻ
Dự án của Viện Khoa học và Công nghệ Hàn Quốc sẽ khám phá khả năng sử dụng Bullshark/Mysticeti làm thuật toán sắp xếp chia sẻ, liên quan đến việc vận hành nhiều Rollup sử dụng Sui làm lớp sắp xếp.
Nghiên cứu thị trường phí địa phương
Nghiên cứu của Đại học New York sẽ điều tra thị trường phí địa phương để tối ưu hóa định giá tắc nghẽn, so sánh giữa giao dịch tắc nghẽn và thực hiện giao dịch trong mạng blockchain. Mục tiêu là xây dựng cơ chế định giá hiệu quả phản ánh trạng thái tắc nghẽn để đạt được phân bổ tài nguyên tối ưu.
Nhà tạo lập thị trường tự động phân mảnh###SAMM(
Viện Công nghệ Israel đang phát triển một khái niệm mới có tên là hợp đồng phân đoạn, sử dụng nhiều hợp đồng để tăng tính đồng thời. Dự án này nhằm điều chỉnh cơ chế khuyến khích cho các nhà cung cấp thanh khoản và các nhà giao dịch, để duy trì nhiều phân đoạn AMM, đạt được khả năng phân đoạn AMM hoàn toàn song song.
) cơ chế công bố thông tin cá nhân
Đại học Romatolviata đang nghiên cứu khám phá các phương pháp mới trong thiết kế cơ chế thị trường, tập trung vào sự cạnh tranh giữa các bên bán để thu hút những người mua thông thạo. Dự án sẽ điều tra ảnh hưởng của việc các nhà thiết kế tiết lộ thông tin cho các đại lý một cách riêng tư đối với kết quả thị trường và sự tương tác chiến lược.
Tạo hợp đồng thông minh dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn
Dự án của Đại học Carnegie Mellon nhằm tinh chỉnh các mô hình ngôn ngữ lớn ###LLMs( bằng cách sử dụng mã Move và các gợi ý đặc thù của Sui, để giải quyết những thách thức hiện tại của LLMs trong việc tạo ra các hợp đồng thông minh bằng ngôn ngữ Move. Nghiên cứu sẽ thu thập một tập dữ liệu ví dụ toàn diện về ngôn ngữ Move, tăng cường kỹ thuật gợi ý và thực hiện tinh chỉnh.
) Khung phân tích so sánh ngôn ngữ Move
Nghiên cứu của Đại học Nicosia sẽ hoàn thành phân tích so sánh toàn diện giữa Solidity và Move, thúc đẩy sự hiểu biết sâu sắc hơn về chức năng và khả năng của Move. Bằng cách tổ chức các yếu tố chính thành một khung, mục tiêu là giúp các nhà phát triển dễ dàng chuyển sang việc phát triển bằng Move.
Mô hình học sâu tối ưu hóa DeFi
Dự án của Viện Công nghệ Liên bang Lausanne sẽ phát triển một mô hình học sâu hỗn hợp, được sử dụng để dự đoán khoảng cách tối ưu trong giao thức Sui DeFi. Mô hình này kết hợp mạng nơ-ron hồi tiếp cải tiến và học tăng cường sâu, đồng thời tích hợp phân tích cảm xúc từ mạng xã hội để nâng cao độ chính xác của dự đoán.
Nghiên cứu dự đoán biến động SUI
Nghiên cứu của Đại học Mở Síp sẽ khảo sát tính hiệu quả của thuật toán SPEC trong việc dự đoán sự biến động giá của tài sản Sui. Sử dụng dữ liệu giá cao cấp, nghiên cứu này sẽ chủ yếu tập trung vào SUI và xác minh trên nhiều tài sản blockchain khác nhau.
zkSNARKs trong suốt hậu lượng tử với bộ nhớ thấp
Dự án của Đại học Pennsylvania nhằm phát triển zkSNARKs có thể mở rộng, bằng cách giải quyết đồng thời ba trở ngại chính: độ phức tạp về thời gian của người chứng minh, độ phức tạp về không gian và kích thước SRS. Mục tiêu là cung cấp các chứng minh mã hóa có thể mở rộng sẵn sàng triển khai cho nhiều ứng dụng trong công nghệ blockchain.
Các dự án nghiên cứu này bao gồm nhiều lĩnh vực quan trọng của công nghệ blockchain, từ cơ chế đồng thuận đến an ninh hợp đồng thông minh, từ tối ưu hóa DeFi đến đổi mới zkSNARKs. Bằng cách hỗ trợ những nghiên cứu tiên tiến này, Quỹ Sui thể hiện quyết tâm thúc đẩy sự phát triển của công nghệ blockchain và nghiên cứu học thuật, đặt nền tảng vững chắc cho sự phát triển lâu dài của hệ sinh thái Web3.