Останні результати конкурсу Sui наукових досліджень: участь беруть провідні університети світу, 17 проектів отримали понад 420 тисяч доларів США фінансування
Нещодавно Фонд Sui оголосив список переможців нового раунду нагород за академічні дослідження. Ця програма спрямована на фінансування досліджень, які сприяють розвитку Web3, зокрема, просуванню технологічних突破 у сфері блокчейн-мереж, програмування смарт-контрактів та технологій, пов'язаних із продуктами, побудованими на базі Sui.
Протягом останніх двох етапів було схвалено 17 пропозицій від міжнародно відомих університетів, загальна сума фінансування склала 425 тисяч доларів США. Учасниками є такі університети, як Корейський науково-технічний інститут, Університет Лондона, Федеральна політехніка Лозанни та Національний університет Сінгапуру.
Огляд виграшних пропозицій
DAOs: різноманітність голосуючих груп
Дослідження, очолюване професором Арі Джуелсом з Університету Корнел, зосереджується на сутності децентралізованих організацій. Проект створить показники для вимірювання рівня децентралізації DAO та досліджуватиме практичні методи підвищення децентралізації всередині організації.
Професор Філіпп Йованович з Лондонського університету пропонує розробити асинхронний DAG-протокол, спрямований на підвищення стійкості до атак і адаптацію до динамічних супротивників. Цей протокол має забезпечити більшу безпеку та адаптивність при збереженні високої продуктивності.
Допомога великих мовних моделей у аудиті смарт-контрактів Sui
Команда професора Артура Джервейса з Університетського коледжу Лондона планує використовувати передові великі мовні моделі, такі як GPT-4-32k та Claude-v2-100k, щоб значно підвищити ефективність аудиту смарт-контрактів Move. Раніше вони виявили вразливості в 52 смарт-контрактах Solidity DeFi, які призвели до втрат у майже 1 мільярд доларів, і тепер розширюють своє дослідження на смарт-контракти Sui.
відображення області консенсусного протоколу
Професор Христофор Качин з Бернського університету проведе всебічне дослідження поточної сфери консенсусу, щоб надати нові ідеї для криптографічних протоколів консенсусу, що допоможе краще зрозуміти існуючі алгоритми та надасть нові підходи до проектування розподілених протоколів.
Професор Гізель Рейс з Університету Карнегі-Меллон і доктор Бруно Вольценлогель Палео з Djed Alliance співпрацюють, щоб створити структуру для строгого аналізу та перевірки блокчейн-оракулів за допомогою формальних методів. Це дослідження використовуватиме систему управління доказами Coq для розробки всебічної бібліотеки визначень і стратегій доказів.
Визначення вузьких місць масштабованості
Професор Роджер Ваттенхофер з Федеральної політехнічної школи Цюріха зосередиться на виявленні вузьких місць, що виникають через дефекти дизайну смарт-контрактів, щоб підвищити потенціал паралелізації блокчейн-додатків. Це дослідження також вивчить вплив коригування комісій за транзакції на потенціал паралелізації.
Протокол Bullshark механізований
Професор Ілля Сергій з Національного університету Сінгапуру має на меті використовувати сучасні інструменти комп'ютерної допомоги для формальної верифікації властивостей Bullshark, просуваючи розуміння консенсусного протоколу на основі орієнтованих ациклічних графів. Це дослідження стане першим механічно верифікованим моделлю консенсусного протоколу DAG для дослідження розподілених систем.
BBSF: Стандартна рамка блокчейн-бенчмарків
Професор Генрі Ф. Корт з університету Ліхай запропонував створити стандартизований формат базового рівня блокчейна для справедливого порівняння L1 блокчейнів і L2 рішень для масштабування. Цей проект має на меті забезпечити користувачів та розробників прозорими даними про продуктивність ланцюга, сприяючи прийняттю обґрунтованих рішень.
Побудова масштабованого та децентралізованого шару спільних послідовностей
Професор Мін Сук Кан з Корейського національного університету науки і технологій вивчатиме можливість використання Bullshark/Mysticeti як алгоритму спільної сортування. Це передбачає запуск кількох Rollup, які використовують Sui як шар сортування, що дозволяє їм інтерпретувати транзакції відповідно до їхніх шарів виконання.
використовується для найкращого ціноутворення на місцевому ринку
Дослідження професора Абдуллая Ндіайє з Нью-Йоркського університету зосереджене на місцевих ринках витрат для оптимізації ціноутворення на основі заторів, проводячи аналогію між торгівлею заторами та виконанням транзакцій у блокчейн-мережах. Метою є створення ефективного механізму ціноутворення, що відображає стан заторів, для досягнення оптимального розподілу ресурсів.
SAMM: автоматичний маркет-мейкер шардінгу
Професор Іттай Ейял з Ізраїльського технологічного інституту розробляє нову концепцію під назвою «шардингові контракти», використовуючи кілька контрактів для збільшення паралельності. Це дослідження має на меті налаштування механізмів стимулювання для постачальників ліквідності та трейдерів з метою підтримки кількох шардованих AMM, що дозволяє повну паралелізацію шардованих AMM.
Приватне розкриття в механізмі конкуренції
Професор Андреа Аттар з Римського університету Тор Вергата досліджує нові підходи до проектування механізмів ринку, вивчаючи вплив приватного розкриття інформації дизайнерами агентам на результати ринку та стратегічну взаємодію з метою забезпечення розуміння сучасної динаміки ринку та конкуренції.
застосування великих мовних моделей для генерації смарт-контрактів Sui
Професори Кен Кодінгер та Ейсон Чен з Університету Карнегі-Меллона мають на меті налаштувати великі мовні моделі, використовуючи код Move та специфічні підказки Sui, щоб вирішити поточні проблеми LLM у створенні смарт-контрактів на мові Move.
COMET: порівняльні міри та рамки переходу до Move
Професор Джордж Гіагліс з Університету Нікосії проведе всебічний порівняльний аналіз між Solidity та Move, сприяючи глибшому розумінню функцій та можливостей Move. Це дослідження має на меті створення рамок, які допоможуть розробникам легко перейти до використання Move для розробки.
Революційний DeFi: оптимізація ліквідності та динамічних зборів на Sui за допомогою методів глибокого навчання
Професори Рачид Герауї та Валід Софіан з Федеральної політехнічної школи Лозанни розроблять гібридну модель глибокого навчання для оптимального прогнозування діапазону в протоколі Sui DeFi. Ця модель поєднує вдосконалену рекурентну нейронну мережу та глибоке підкріплювальне навчання, одночасно інтегруючи аналіз настроїв у соціальних мережах для підвищення точності прогнозів.
Оцінка прогностичної здатності волатильності SUI
Професор Ставрос Дегіанакіс з Відкритого університету Кіпру дослідить ефективність алгоритму SPEC у прогнозуванні волатильності активів Sui. Це дослідження буде зосереджене насамперед на SUI та проведе верифікацію на різних блокчейн-активах.
низькопам'ятні пост-квантові прозорі zkSNARKs
Професори Бретт Фальк та Пратйуш Мішра з Університету Пенсільванії мають на меті розробити масштабовані zkSNARK, одночасно вирішуючи три основні перешкоди: часову складність доказувача, просторову складність та розмір SRS, щоб надати готові до впровадження масштабовані криптографічні докази для різних застосувань у технології блокчейн.
Ці різноманітні дослідницькі проекти охоплюють кілька ключових областей технології блокчейн, від механізмів консенсусу до безпеки смарт-контрактів, від оптимізації DeFi до захисту конфіденційності. Фонд Sui, підтримуючи ці передові дослідження, не лише сприяє розвитку технології блокчейн, але й робить важливий внесок у прогрес усієї 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.
8 лайків
Нагородити
8
4
Репост
Поділіться
Прокоментувати
0/400
RugDocScientist
· 08-08 12:51
Чи це всього лише 42 тисячі фонду? Люди все ще недостатньо серйозно ставляться до досліджень, ах.
Переглянути оригіналвідповісти на0
rugpull_survivor
· 08-08 07:10
Суї бідний, як і я. Лише цієї підтримки?
Переглянути оригіналвідповісти на0
ForkThisDAO
· 08-08 06:59
Університети отримують фінансування, але не можуть собі це дозволити
Переглянути оригіналвідповісти на0
GasFeeLady
· 08-08 06:57
бичачий на sui fr... дослідницькі гранти по-різному, коли газ такий низький, чесно кажучи
Фонд Sui оголосив про новий раунд нагород за академічні дослідження: 17 проєктів отримали 425 тисяч доларів США.
Останні результати конкурсу Sui наукових досліджень: участь беруть провідні університети світу, 17 проектів отримали понад 420 тисяч доларів США фінансування
Нещодавно Фонд Sui оголосив список переможців нового раунду нагород за академічні дослідження. Ця програма спрямована на фінансування досліджень, які сприяють розвитку Web3, зокрема, просуванню технологічних突破 у сфері блокчейн-мереж, програмування смарт-контрактів та технологій, пов'язаних із продуктами, побудованими на базі Sui.
Протягом останніх двох етапів було схвалено 17 пропозицій від міжнародно відомих університетів, загальна сума фінансування склала 425 тисяч доларів США. Учасниками є такі університети, як Корейський науково-технічний інститут, Університет Лондона, Федеральна політехніка Лозанни та Національний університет Сінгапуру.
Огляд виграшних пропозицій
DAOs: різноманітність голосуючих груп
Дослідження, очолюване професором Арі Джуелсом з Університету Корнел, зосереджується на сутності децентралізованих організацій. Проект створить показники для вимірювання рівня децентралізації DAO та досліджуватиме практичні методи підвищення децентралізації всередині організації.
адаптивний безпечний асинхронний DAG-протокол консенсусу
Професор Філіпп Йованович з Лондонського університету пропонує розробити асинхронний DAG-протокол, спрямований на підвищення стійкості до атак і адаптацію до динамічних супротивників. Цей протокол має забезпечити більшу безпеку та адаптивність при збереженні високої продуктивності.
Допомога великих мовних моделей у аудиті смарт-контрактів Sui
Команда професора Артура Джервейса з Університетського коледжу Лондона планує використовувати передові великі мовні моделі, такі як GPT-4-32k та Claude-v2-100k, щоб значно підвищити ефективність аудиту смарт-контрактів Move. Раніше вони виявили вразливості в 52 смарт-контрактах Solidity DeFi, які призвели до втрат у майже 1 мільярд доларів, і тепер розширюють своє дослідження на смарт-контракти Sui.
відображення області консенсусного протоколу
Професор Христофор Качин з Бернського університету проведе всебічне дослідження поточної сфери консенсусу, щоб надати нові ідеї для криптографічних протоколів консенсусу, що допоможе краще зрозуміти існуючі алгоритми та надасть нові підходи до проектування розподілених протоколів.
Високодостовірна верифікаційна рамка децентралізованого протоколу оракула
Професор Гізель Рейс з Університету Карнегі-Меллон і доктор Бруно Вольценлогель Палео з Djed Alliance співпрацюють, щоб створити структуру для строгого аналізу та перевірки блокчейн-оракулів за допомогою формальних методів. Це дослідження використовуватиме систему управління доказами Coq для розробки всебічної бібліотеки визначень і стратегій доказів.
Визначення вузьких місць масштабованості
Професор Роджер Ваттенхофер з Федеральної політехнічної школи Цюріха зосередиться на виявленні вузьких місць, що виникають через дефекти дизайну смарт-контрактів, щоб підвищити потенціал паралелізації блокчейн-додатків. Це дослідження також вивчить вплив коригування комісій за транзакції на потенціал паралелізації.
Протокол Bullshark механізований
Професор Ілля Сергій з Національного університету Сінгапуру має на меті використовувати сучасні інструменти комп'ютерної допомоги для формальної верифікації властивостей Bullshark, просуваючи розуміння консенсусного протоколу на основі орієнтованих ациклічних графів. Це дослідження стане першим механічно верифікованим моделлю консенсусного протоколу DAG для дослідження розподілених систем.
BBSF: Стандартна рамка блокчейн-бенчмарків
Професор Генрі Ф. Корт з університету Ліхай запропонував створити стандартизований формат базового рівня блокчейна для справедливого порівняння L1 блокчейнів і L2 рішень для масштабування. Цей проект має на меті забезпечити користувачів та розробників прозорими даними про продуктивність ланцюга, сприяючи прийняттю обґрунтованих рішень.
Побудова масштабованого та децентралізованого шару спільних послідовностей
Професор Мін Сук Кан з Корейського національного університету науки і технологій вивчатиме можливість використання Bullshark/Mysticeti як алгоритму спільної сортування. Це передбачає запуск кількох Rollup, які використовують Sui як шар сортування, що дозволяє їм інтерпретувати транзакції відповідно до їхніх шарів виконання.
використовується для найкращого ціноутворення на місцевому ринку
Дослідження професора Абдуллая Ндіайє з Нью-Йоркського університету зосереджене на місцевих ринках витрат для оптимізації ціноутворення на основі заторів, проводячи аналогію між торгівлею заторами та виконанням транзакцій у блокчейн-мережах. Метою є створення ефективного механізму ціноутворення, що відображає стан заторів, для досягнення оптимального розподілу ресурсів.
SAMM: автоматичний маркет-мейкер шардінгу
Професор Іттай Ейял з Ізраїльського технологічного інституту розробляє нову концепцію під назвою «шардингові контракти», використовуючи кілька контрактів для збільшення паралельності. Це дослідження має на меті налаштування механізмів стимулювання для постачальників ліквідності та трейдерів з метою підтримки кількох шардованих AMM, що дозволяє повну паралелізацію шардованих AMM.
Приватне розкриття в механізмі конкуренції
Професор Андреа Аттар з Римського університету Тор Вергата досліджує нові підходи до проектування механізмів ринку, вивчаючи вплив приватного розкриття інформації дизайнерами агентам на результати ринку та стратегічну взаємодію з метою забезпечення розуміння сучасної динаміки ринку та конкуренції.
застосування великих мовних моделей для генерації смарт-контрактів Sui
Професори Кен Кодінгер та Ейсон Чен з Університету Карнегі-Меллона мають на меті налаштувати великі мовні моделі, використовуючи код Move та специфічні підказки Sui, щоб вирішити поточні проблеми LLM у створенні смарт-контрактів на мові Move.
COMET: порівняльні міри та рамки переходу до Move
Професор Джордж Гіагліс з Університету Нікосії проведе всебічний порівняльний аналіз між Solidity та Move, сприяючи глибшому розумінню функцій та можливостей Move. Це дослідження має на меті створення рамок, які допоможуть розробникам легко перейти до використання Move для розробки.
Революційний DeFi: оптимізація ліквідності та динамічних зборів на Sui за допомогою методів глибокого навчання
Професори Рачид Герауї та Валід Софіан з Федеральної політехнічної школи Лозанни розроблять гібридну модель глибокого навчання для оптимального прогнозування діапазону в протоколі Sui DeFi. Ця модель поєднує вдосконалену рекурентну нейронну мережу та глибоке підкріплювальне навчання, одночасно інтегруючи аналіз настроїв у соціальних мережах для підвищення точності прогнозів.
Оцінка прогностичної здатності волатильності SUI
Професор Ставрос Дегіанакіс з Відкритого університету Кіпру дослідить ефективність алгоритму SPEC у прогнозуванні волатильності активів Sui. Це дослідження буде зосереджене насамперед на SUI та проведе верифікацію на різних блокчейн-активах.
низькопам'ятні пост-квантові прозорі zkSNARKs
Професори Бретт Фальк та Пратйуш Мішра з Університету Пенсільванії мають на меті розробити масштабовані zkSNARK, одночасно вирішуючи три основні перешкоди: часову складність доказувача, просторову складність та розмір SRS, щоб надати готові до впровадження масштабовані криптографічні докази для різних застосувань у технології блокчейн.
Ці різноманітні дослідницькі проекти охоплюють кілька ключових областей технології блокчейн, від механізмів консенсусу до безпеки смарт-контрактів, від оптимізації DeFi до захисту конфіденційності. Фонд Sui, підтримуючи ці передові дослідження, не лише сприяє розвитку технології блокчейн, але й робить важливий внесок у прогрес усієї екосистеми Web3.