Объявлены результаты нового раунда награды Sui за академические исследования: 17 проектов получили финансирование в размере 420 000 долларов США, участие приняли ведущие университеты мира.
Объявлены результаты нового раунда научной исследовательской премии Sui: участие ведущих университетов мира, 17 проектов получили более 420 000 долларов США.
Недавно Фонд Sui объявил о победителях нового раунда академических исследовательских наград. Эта программа направлена на финансирование исследований, способствующих развитию Web3, с особым вниманием на прорывы в области блокчейн-сетей, программирования смарт-контрактов и технологий, связанных с продуктами, построенными на базе Sui.
За последние два этапа было одобрено 17 предложений от международно известных университетов, общая сумма грантов составила 425 тысяч долларов США. Участвующие университеты включают Корейский научно-технический институт, Университет Лондона, Федеральную политехническую школу Лозанны и Национальный университет Сингапура.
Обзор выигравших проектов
Исследование разнообразия децентрализованных автономных организаций (DAO) (
Профессор Ари Джуелс из Университета Корнелл обсудит природу децентрализованных организаций, разработает показатели для измерения степени децентрализации DAO и предложит практические методы для усиления децентрализации внутри организаций.
) Адаптивный безопасный асинхронный DAG консенсусный протокол
Доктор Филипп Йованович из Университетского колледжа Лондона предложил разработать протокол асинхронного направленного ациклического графа ###DAG(, чтобы повысить устойчивость к атакам и адаптироваться к меняющимся противникам. Этот протокол направлен на обеспечение лучшей безопасности и адаптивности, сохраняя при этом уровень производительности, близкий к частично синхронной модели.
) Аудит смарт-контрактов Sui на основе крупных языковых моделей
Профессор Артур Гервейс из Университетского колледжа Лондона планирует использовать крупные языковые модели, такие как GPT-4-32k и Claude-v2-100k, для улучшения процесса аудита смарт-контрактов Move. Этот проект расширит предыдущее исследование контрактов Solidity, сосредоточив внимание на оценке безопасности смарт-контрактов Sui.
Исследование в области консенсусных протоколов
Профессор Кристофер Качин из Университета Берна проведет всестороннее исследование текущей области консенсуса, чтобы предоставить новые идеи для криптографических протоколов консенсуса, что поможет лучше понять существующие алгоритмы и предложить новые подходы к проектированию распределенных протоколов.
Фреймворк проверки децентрализованного оракула
Доктор Гизель Рейс из Университета Карнеги-Меллон и доктор Бруно Вольценлогель Палео из альянса Djed создадут структуру для строгого анализа и верификации блокчейн-ораклов с помощью формальных методов, чтобы обеспечить точность и справедливость внешних данных в смарт-контрактах.
Определение узких мест в масштабируемости блокчейна
Профессор Роджер Ваттенхофер из Федеральной политехнической школы Цюриха будет исследовать узкие места, возникающие из-за недостатков в дизайне смарт-контрактов, с целью повышения потенциала параллелизации блокчейн-приложений и изучения влияния регулирования транзакционных сборов на параллелизацию.
Механизированная проверка Bullshark протокола
Профессор Илья Сергеев из Национального университета Сингапура будет использовать современные инструменты компьютерной проверки для формальной проверки протокола Bullshark, продвигая понимание основанных на DAG консенсусных протоколов и предоставляя первую механически проверенную модель.
Стандартная рамка для блокчейна
Профессор Генри Ф. Корт из Университета Лихай предложил создать стандартизированный формат бенчмаркинга для блокчейна, чтобы справедливо сравнить решения первого уровня блокчейна и второго уровня масштабирования, предоставляя пользователям и разработчикам прозрачное понимание производительности цепочки.
Создание масштабируемого и децентрализованного слоя совместной сортировки
Профессор Мин Сук Канг из Корейского института науки и технологий изучит возможность использования Bullshark/Mysticeti в качестве алгоритма совместной сортировки, исследуя механизмы работы нескольких Rollup, использующих Sui в качестве слоя сортировки.
Оптимальное ценообразование на местном рынке затрат на пробки
Профессор Абдулла Ндиайе из Нью-Йоркского университета будет исследовать местные рынки сборов для оптимизации цен на заторы, создавая эффективный механизм ценообразования, отражающий состояние заторов в сети, для достижения наилучшего распределения ресурсов.
Автоматический маркет-мейкер для шардирования ###SAMM(
Профессор Иттай Эяль из Технического института Израиля разрабатывает концепцию фрагментированных контрактов, используя несколько контрактов для повышения параллелизма. Это исследование направлено на корректировку механизмов стимулирования поставщиков ликвидности и трейдеров для поддержания нескольких фрагментов AMM, что позволяет достичь полностью параллелизируемого фрагментированного AMM.
) Раскрытие личной информации в конкурентных механизмах
Профессор Андреа Аттар из Римского университета Тор Вергата будет исследовать новые методы проектирования рыночных механизмов, изучая влияние закрытого раскрытия информации дизайнерами агентам на рыночные результаты и стратегические взаимодействия, предоставляя понимание современных рыночных динамик и конкуренции.
Применение крупных языковых моделей для генерации умных контрактов Sui
Профессора Кен Кедингер и Эйсон Чен из Университета Карнеги-Меллон будут дорабатывать большие языковые модели, используя код Move и специализированные подсказки Sui, чтобы решить текущие проблемы моделей при генерации умных контрактов на языке Move.
COMET: Сравнительная структура перехода языка Move
Профессор Джордж Гиаглис из Университета Никосии проведет всесторонний сравнительный анализ между Solidity и Move, способствуя глубокому пониманию функций и возможностей Move, а также разработает структуру, помогающую разработчикам легко переходить на разработку в Move.
Оптимизация DeFi: методы глубокого обучения
Профессора Рашид Герауи и Уалид Софиан из Федеральной политехнической школы Лозанны разработают гибридную модель глубокого обучения для оптимального диапазона прогнозирования в протоколе Sui DeFi, сочетая улучшенные рекуррентные нейронные сети и глубокое обучение с подкреплением, одновременно интегрируя анализ настроений в социальных медиа.
Оценка способности предсказания волатильности SUI
Профессор Ставрос Дегианнаксис из Открытого университета Кипра будет исследовать эффективность алгоритма SPEC в прогнозировании волатильности активов Sui, используя высокочастотные ценовые данные, в основном сосредоточив внимание на SUI и проводя верификацию на различных блокчейн-активах.
низкая память после квантовых прозрачных zkSNARKs
Доктор Бретт Фалк и доктор Пратйуш Мишра из Университета Пенсильвания занимаются разработкой масштабируемых zkSNARK, одновременно решая три основные проблемы: временную сложность доказателя, пространственную сложность и размер SRS, чтобы предоставить готовые к развертыванию масштабируемые криптографические доказательства для различных приложений в технологии блокчейн.
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» .
17 Лайков
Награда
17
2
Поделиться
комментарий
0/400
DeadTrades_Walking
· 18ч назад
Ца-ца, всего 420 тысяч долларов, даже на seed не хватает.
Объявлены результаты нового раунда награды Sui за академические исследования: 17 проектов получили финансирование в размере 420 000 долларов США, участие приняли ведущие университеты мира.
Объявлены результаты нового раунда научной исследовательской премии Sui: участие ведущих университетов мира, 17 проектов получили более 420 000 долларов США.
Недавно Фонд Sui объявил о победителях нового раунда академических исследовательских наград. Эта программа направлена на финансирование исследований, способствующих развитию Web3, с особым вниманием на прорывы в области блокчейн-сетей, программирования смарт-контрактов и технологий, связанных с продуктами, построенными на базе Sui.
За последние два этапа было одобрено 17 предложений от международно известных университетов, общая сумма грантов составила 425 тысяч долларов США. Участвующие университеты включают Корейский научно-технический институт, Университет Лондона, Федеральную политехническую школу Лозанны и Национальный университет Сингапура.
Обзор выигравших проектов
Исследование разнообразия децентрализованных автономных организаций (DAO) (
Профессор Ари Джуелс из Университета Корнелл обсудит природу децентрализованных организаций, разработает показатели для измерения степени децентрализации DAO и предложит практические методы для усиления децентрализации внутри организаций.
) Адаптивный безопасный асинхронный DAG консенсусный протокол
Доктор Филипп Йованович из Университетского колледжа Лондона предложил разработать протокол асинхронного направленного ациклического графа ###DAG(, чтобы повысить устойчивость к атакам и адаптироваться к меняющимся противникам. Этот протокол направлен на обеспечение лучшей безопасности и адаптивности, сохраняя при этом уровень производительности, близкий к частично синхронной модели.
) Аудит смарт-контрактов Sui на основе крупных языковых моделей
Профессор Артур Гервейс из Университетского колледжа Лондона планирует использовать крупные языковые модели, такие как GPT-4-32k и Claude-v2-100k, для улучшения процесса аудита смарт-контрактов Move. Этот проект расширит предыдущее исследование контрактов Solidity, сосредоточив внимание на оценке безопасности смарт-контрактов Sui.
Исследование в области консенсусных протоколов
Профессор Кристофер Качин из Университета Берна проведет всестороннее исследование текущей области консенсуса, чтобы предоставить новые идеи для криптографических протоколов консенсуса, что поможет лучше понять существующие алгоритмы и предложить новые подходы к проектированию распределенных протоколов.
Фреймворк проверки децентрализованного оракула
Доктор Гизель Рейс из Университета Карнеги-Меллон и доктор Бруно Вольценлогель Палео из альянса Djed создадут структуру для строгого анализа и верификации блокчейн-ораклов с помощью формальных методов, чтобы обеспечить точность и справедливость внешних данных в смарт-контрактах.
Определение узких мест в масштабируемости блокчейна
Профессор Роджер Ваттенхофер из Федеральной политехнической школы Цюриха будет исследовать узкие места, возникающие из-за недостатков в дизайне смарт-контрактов, с целью повышения потенциала параллелизации блокчейн-приложений и изучения влияния регулирования транзакционных сборов на параллелизацию.
Механизированная проверка Bullshark протокола
Профессор Илья Сергеев из Национального университета Сингапура будет использовать современные инструменты компьютерной проверки для формальной проверки протокола Bullshark, продвигая понимание основанных на DAG консенсусных протоколов и предоставляя первую механически проверенную модель.
Стандартная рамка для блокчейна
Профессор Генри Ф. Корт из Университета Лихай предложил создать стандартизированный формат бенчмаркинга для блокчейна, чтобы справедливо сравнить решения первого уровня блокчейна и второго уровня масштабирования, предоставляя пользователям и разработчикам прозрачное понимание производительности цепочки.
Создание масштабируемого и децентрализованного слоя совместной сортировки
Профессор Мин Сук Канг из Корейского института науки и технологий изучит возможность использования Bullshark/Mysticeti в качестве алгоритма совместной сортировки, исследуя механизмы работы нескольких Rollup, использующих Sui в качестве слоя сортировки.
Оптимальное ценообразование на местном рынке затрат на пробки
Профессор Абдулла Ндиайе из Нью-Йоркского университета будет исследовать местные рынки сборов для оптимизации цен на заторы, создавая эффективный механизм ценообразования, отражающий состояние заторов в сети, для достижения наилучшего распределения ресурсов.
Автоматический маркет-мейкер для шардирования ###SAMM(
Профессор Иттай Эяль из Технического института Израиля разрабатывает концепцию фрагментированных контрактов, используя несколько контрактов для повышения параллелизма. Это исследование направлено на корректировку механизмов стимулирования поставщиков ликвидности и трейдеров для поддержания нескольких фрагментов AMM, что позволяет достичь полностью параллелизируемого фрагментированного AMM.
) Раскрытие личной информации в конкурентных механизмах
Профессор Андреа Аттар из Римского университета Тор Вергата будет исследовать новые методы проектирования рыночных механизмов, изучая влияние закрытого раскрытия информации дизайнерами агентам на рыночные результаты и стратегические взаимодействия, предоставляя понимание современных рыночных динамик и конкуренции.
Применение крупных языковых моделей для генерации умных контрактов Sui
Профессора Кен Кедингер и Эйсон Чен из Университета Карнеги-Меллон будут дорабатывать большие языковые модели, используя код Move и специализированные подсказки Sui, чтобы решить текущие проблемы моделей при генерации умных контрактов на языке Move.
COMET: Сравнительная структура перехода языка Move
Профессор Джордж Гиаглис из Университета Никосии проведет всесторонний сравнительный анализ между Solidity и Move, способствуя глубокому пониманию функций и возможностей Move, а также разработает структуру, помогающую разработчикам легко переходить на разработку в Move.
Оптимизация DeFi: методы глубокого обучения
Профессора Рашид Герауи и Уалид Софиан из Федеральной политехнической школы Лозанны разработают гибридную модель глубокого обучения для оптимального диапазона прогнозирования в протоколе Sui DeFi, сочетая улучшенные рекуррентные нейронные сети и глубокое обучение с подкреплением, одновременно интегрируя анализ настроений в социальных медиа.
Оценка способности предсказания волатильности SUI
Профессор Ставрос Дегианнаксис из Открытого университета Кипра будет исследовать эффективность алгоритма SPEC в прогнозировании волатильности активов Sui, используя высокочастотные ценовые данные, в основном сосредоточив внимание на SUI и проводя верификацию на различных блокчейн-активах.
низкая память после квантовых прозрачных zkSNARKs
Доктор Бретт Фалк и доктор Пратйуш Мишра из Университета Пенсильвания занимаются разработкой масштабируемых zkSNARK, одновременно решая три основные проблемы: временную сложность доказателя, пространственную сложность и размер SRS, чтобы предоставить готовые к развертыванию масштабируемые криптографические доказательства для различных приложений в технологии блокчейн.