Объявлен новый список лауреатов академической премии Sui: ведущие университеты мира активно участвуют, 17 проектов получили финансирование в размере 420000 долларов США
Фонд Sui недавно объявил о победителях нового раунда наград Sui за академические исследования. Эта программа направлена на финансирование исследований, способствующих развитию Web3, с особым вниманием к передовым технологиям блокчейн-сетей, программированию смарт-контрактов и продуктам, построенным на основе Sui.
За последние два этапа было одобрено 17 предложений от международно известных университетов, общая сумма финансирования составила 425 000 долларов США. Участвующие университеты включают Корейский научно-технический институт, Университет Лондона, Федеральную политехническую школу Лозанны и Национальный университет Сингапура.
Преимущества победивших проектов
Исследование децентрализованных автономных организаций
Профессор Ари Джуелс из Корнеллского университета обсудит суть децентрализованных организаций, разработает показатели для измерения степени децентрализации DAO и изучит практические методы повышения децентрализации внутри организаций.
Асинхронный консенсус протокола DAG
Команда Philipp Jovanovic из Университетского колледжа Лондона занимается разработкой асинхронного DAG-протокола, который нацелен на повышение устойчивости к атакам и адаптацию к динамичной среде противников. Протокол будет обеспечивать лучшую безопасность и адаптивность при сохранении высокой производительности.
Аудит смарт-контрактов с помощью больших языковых моделей
Группа Артура Гервейса из Университетского колледжа Лондона будет использовать крупные языковые модели, такие как GPT-4-32k и Claude-v2-100k, для повышения эффективности аудита смарт-контрактов Move. Ранее они обнаружили уязвимости в 52 анализируемых смарт-контрактах DeFi на Solidity, которые привели к потерям почти в 1 миллиард долларов, и теперь планируют расширить исследование на область смарт-контрактов Sui.
Исследование в области консенсусных протоколов
Профессор Кристофер Качин из Университета Берна проведет всестороннее исследование текущей области консенсуса, предоставит новый взгляд на криптографические протоколы консенсуса, поможет более глубоко понять существующие алгоритмы и предложит новые идеи для проектирования распределенных протоколов.
Децентрализованная верификационная структура оракула
Доктор Гизель Рейс из Университета Карнеги-Меллон и Бруно Вольценлогель Палео из альянса Djed создадут структуру для строгого анализа и верификации блокчейн-оракулов с помощью формализованных методов. Этот проект будет использовать систему управления доказательствами Coq для разработки обширной библиотеки определений и стратегий доказательства.
Идентификация узких мест масштабируемости
Команда профессора Роджера Уаттенхофера из Федеральной политехнической школы Цюриха будет сосредоточена на выявлении узких мест, возникающих из-за недостатков в проектировании смарт-контрактов, с целью повышения потенциала параллелизации блокчейн-приложений. Также будет рассмотрено влияние корректировки транзакционных сборов на параллелизацию.
Механизированная проверка протокола Bullshark
Профессор Илья Сергеев из Национального университета Сингапура будет использовать современные инструменты компьютерной проверки для формальной проверки свойств Bullshark, продвигая исследования консенсусных протоколов на основе DAG. Это станет первой механически проверенной моделью протокола консенсуса DAG в области распределенных систем.
Базовая стандартизация блокчейна
Профессор Генри Ф. Корт из Университета Лихай стремится создать стандартизированный формат бенчмаркинга для справедливого сравнения L1 блокчейнов и L2 решений для масштабирования, предоставляя пользователям и разработчикам прозрачное понимание производительности цепочки.
Расширяемая совместная последовательная структура
Доктор Мин Сук Канг из Корейского института науки и технологий будет исследовать использование Bullshark/Mysticeti в качестве алгоритма общего сортировщика, изучая механизмы работы Rollup с несколькими экземплярами Sui в качестве слоя сортировки.
Оптимизация местного рынка сборов
Профессор Абдулай Ндиайе из Нью-Йоркского университета будет исследовать местный рынок затрат для оптимизации цен на загруженность, изучая создание эффективного механизма ценообразования, отражающего состояние загруженности сети, для достижения оптимального распределения ресурсов.
Исследование автоматических маркет-мейкеров на фрагментах
Команда профессора Иттая Эйала из Техниона (Израиль) разрабатывает концепцию "фрагментированных контрактов", используя несколько контрактов для повышения параллелизма. Они сосредоточатся на том, как скорректировать механизмы стимулов для поставщиков ликвидности и трейдеров, чтобы поддерживать несколько AMM-фрагментов и достичь полностью параллельного фрагментированного AMM.
Роль частного раскрытия в конкурентном механизме
Профессор Андреа Аттар из Римско-Торвальдского университета исследует новые подходы к дизайну рыночных механизмов, изучая влияние раскрытия информации дизайнерами агентам на рыночные результаты и стратегическое взаимодействие, чтобы предоставить понимание современных рыночных динамик и конкуренции.
Генерация Sui смарт-контрактов с помощью больших языковых моделей
Кен Кёдингер и Эйсон Чен из Университета Карнеги-Меллона будут сосредоточены на решении проблем, связанных с генерацией смарт-контрактов на языке Move. Они планируют повысить эффективность крупных языковых моделей в генерации смарт-контрактов Sui, собирая примеры кода Move, улучшая инженерное проектирование подсказок и осуществляя донастройку.
Исследование переходной рамки языка Move
Профессор Джордж Гиаглис из Университета Никосии проведет всесторонний сравнительный анализ между Solidity и Move, углубленно исследуя функции и возможности Move, а также создаст рамки, помогающие разработчикам успешно перейти к разработке на Move.
Методы глубокого обучения для оптимизации DeFi
Рашид Герауи и Уалид Софиан из Федеральной политехнической школы Лозанны разработают гибридную модель глубокого обучения для оптимального прогнозирования диапазона в протоколе Sui DeFi. Эта модель сочетает в себе усиленные рекуррентные нейронные сети, глубокое обучение с подкреплением и анализ настроений в социальных сетях, с целью повышения способности протоколов DeFi реагировать на изменения рынка.
Оценка способности прогнозирования волатильности SUI
Профессор Ставрос Дегианнаксис из Открытого университета Кипра будет исследовать эффективность алгоритма SPEC в прогнозировании волатильности активов Sui, используя высокочастотные ценовые данные с акцентом на SUI и проводя валидацию на различных блокчейн-активах.
низкая память после квантовых прозрачных zkSNARKs
Бретт Фальк и Пратйуш Мишра из Университета Пенсильвании будут работать над разработкой масштабируемых zkSNARK, одновременно решая три основные проблемы: временная сложность доказателя, пространственная сложность и размер SRS, чтобы предоставить готовые к развертыванию масштабируемые криптографические доказательства для различных приложений в технологии блокчейн.
Эти исследовательские проекты охватывают несколько передовых областей блокчейн-технологий, от механизмов согласия до безопасности смарт-контрактов, от оптимизации DeFi до защиты конфиденциальности. Их результаты могут принести важные прорывы как для экосистемы Sui, так и для всей блокчейн-отрасли, способствуя дальнейшему развитию технологий 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» .
12 Лайков
Награда
12
3
Репост
Поделиться
комментарий
0/400
GasFeePhobia
· 21ч назад
Паника, как вижу DAO, так сразу возникает тревога.
Посмотреть ОригиналОтветить0
OnChain_Detective
· 21ч назад
анализ паттернов указывает на довольно низкое финансирование, если честно... нужно гораздо больше для настоящих исследований безопасности, на мой взгляд
Посмотреть ОригиналОтветить0
BagHolderTillRetire
· 22ч назад
420000 долларов, этого действительно недостаточно!
Новая волна награждений Sui Академического исследовательского гранта: 17 проектов получили финансирование в размере 420000 долларов США.
Объявлен новый список лауреатов академической премии Sui: ведущие университеты мира активно участвуют, 17 проектов получили финансирование в размере 420000 долларов США
Фонд Sui недавно объявил о победителях нового раунда наград Sui за академические исследования. Эта программа направлена на финансирование исследований, способствующих развитию Web3, с особым вниманием к передовым технологиям блокчейн-сетей, программированию смарт-контрактов и продуктам, построенным на основе Sui.
За последние два этапа было одобрено 17 предложений от международно известных университетов, общая сумма финансирования составила 425 000 долларов США. Участвующие университеты включают Корейский научно-технический институт, Университет Лондона, Федеральную политехническую школу Лозанны и Национальный университет Сингапура.
Преимущества победивших проектов
Исследование децентрализованных автономных организаций
Профессор Ари Джуелс из Корнеллского университета обсудит суть децентрализованных организаций, разработает показатели для измерения степени децентрализации DAO и изучит практические методы повышения децентрализации внутри организаций.
Асинхронный консенсус протокола DAG
Команда Philipp Jovanovic из Университетского колледжа Лондона занимается разработкой асинхронного DAG-протокола, который нацелен на повышение устойчивости к атакам и адаптацию к динамичной среде противников. Протокол будет обеспечивать лучшую безопасность и адаптивность при сохранении высокой производительности.
Аудит смарт-контрактов с помощью больших языковых моделей
Группа Артура Гервейса из Университетского колледжа Лондона будет использовать крупные языковые модели, такие как GPT-4-32k и Claude-v2-100k, для повышения эффективности аудита смарт-контрактов Move. Ранее они обнаружили уязвимости в 52 анализируемых смарт-контрактах DeFi на Solidity, которые привели к потерям почти в 1 миллиард долларов, и теперь планируют расширить исследование на область смарт-контрактов Sui.
Исследование в области консенсусных протоколов
Профессор Кристофер Качин из Университета Берна проведет всестороннее исследование текущей области консенсуса, предоставит новый взгляд на криптографические протоколы консенсуса, поможет более глубоко понять существующие алгоритмы и предложит новые идеи для проектирования распределенных протоколов.
Децентрализованная верификационная структура оракула
Доктор Гизель Рейс из Университета Карнеги-Меллон и Бруно Вольценлогель Палео из альянса Djed создадут структуру для строгого анализа и верификации блокчейн-оракулов с помощью формализованных методов. Этот проект будет использовать систему управления доказательствами Coq для разработки обширной библиотеки определений и стратегий доказательства.
Идентификация узких мест масштабируемости
Команда профессора Роджера Уаттенхофера из Федеральной политехнической школы Цюриха будет сосредоточена на выявлении узких мест, возникающих из-за недостатков в проектировании смарт-контрактов, с целью повышения потенциала параллелизации блокчейн-приложений. Также будет рассмотрено влияние корректировки транзакционных сборов на параллелизацию.
Механизированная проверка протокола Bullshark
Профессор Илья Сергеев из Национального университета Сингапура будет использовать современные инструменты компьютерной проверки для формальной проверки свойств Bullshark, продвигая исследования консенсусных протоколов на основе DAG. Это станет первой механически проверенной моделью протокола консенсуса DAG в области распределенных систем.
Базовая стандартизация блокчейна
Профессор Генри Ф. Корт из Университета Лихай стремится создать стандартизированный формат бенчмаркинга для справедливого сравнения L1 блокчейнов и L2 решений для масштабирования, предоставляя пользователям и разработчикам прозрачное понимание производительности цепочки.
Расширяемая совместная последовательная структура
Доктор Мин Сук Канг из Корейского института науки и технологий будет исследовать использование Bullshark/Mysticeti в качестве алгоритма общего сортировщика, изучая механизмы работы Rollup с несколькими экземплярами Sui в качестве слоя сортировки.
Оптимизация местного рынка сборов
Профессор Абдулай Ндиайе из Нью-Йоркского университета будет исследовать местный рынок затрат для оптимизации цен на загруженность, изучая создание эффективного механизма ценообразования, отражающего состояние загруженности сети, для достижения оптимального распределения ресурсов.
Исследование автоматических маркет-мейкеров на фрагментах
Команда профессора Иттая Эйала из Техниона (Израиль) разрабатывает концепцию "фрагментированных контрактов", используя несколько контрактов для повышения параллелизма. Они сосредоточатся на том, как скорректировать механизмы стимулов для поставщиков ликвидности и трейдеров, чтобы поддерживать несколько AMM-фрагментов и достичь полностью параллельного фрагментированного AMM.
Роль частного раскрытия в конкурентном механизме
Профессор Андреа Аттар из Римско-Торвальдского университета исследует новые подходы к дизайну рыночных механизмов, изучая влияние раскрытия информации дизайнерами агентам на рыночные результаты и стратегическое взаимодействие, чтобы предоставить понимание современных рыночных динамик и конкуренции.
Генерация Sui смарт-контрактов с помощью больших языковых моделей
Кен Кёдингер и Эйсон Чен из Университета Карнеги-Меллона будут сосредоточены на решении проблем, связанных с генерацией смарт-контрактов на языке Move. Они планируют повысить эффективность крупных языковых моделей в генерации смарт-контрактов Sui, собирая примеры кода Move, улучшая инженерное проектирование подсказок и осуществляя донастройку.
Исследование переходной рамки языка Move
Профессор Джордж Гиаглис из Университета Никосии проведет всесторонний сравнительный анализ между Solidity и Move, углубленно исследуя функции и возможности Move, а также создаст рамки, помогающие разработчикам успешно перейти к разработке на Move.
Методы глубокого обучения для оптимизации DeFi
Рашид Герауи и Уалид Софиан из Федеральной политехнической школы Лозанны разработают гибридную модель глубокого обучения для оптимального прогнозирования диапазона в протоколе Sui DeFi. Эта модель сочетает в себе усиленные рекуррентные нейронные сети, глубокое обучение с подкреплением и анализ настроений в социальных сетях, с целью повышения способности протоколов DeFi реагировать на изменения рынка.
Оценка способности прогнозирования волатильности SUI
Профессор Ставрос Дегианнаксис из Открытого университета Кипра будет исследовать эффективность алгоритма SPEC в прогнозировании волатильности активов Sui, используя высокочастотные ценовые данные с акцентом на SUI и проводя валидацию на различных блокчейн-активах.
низкая память после квантовых прозрачных zkSNARKs
Бретт Фальк и Пратйуш Мишра из Университета Пенсильвании будут работать над разработкой масштабируемых zkSNARK, одновременно решая три основные проблемы: временная сложность доказателя, пространственная сложность и размер SRS, чтобы предоставить готовые к развертыванию масштабируемые криптографические доказательства для различных приложений в технологии блокчейн.
Эти исследовательские проекты охватывают несколько передовых областей блокчейн-технологий, от механизмов согласия до безопасности смарт-контрактов, от оптимизации DeFi до защиты конфиденциальности. Их результаты могут принести важные прорывы как для экосистемы Sui, так и для всей блокчейн-отрасли, способствуя дальнейшему развитию технологий Web3.