Resultados de la nueva ronda del Premio de Investigación Académica Sui: 17 proyectos reciben 420,000 dólares en financiamiento, participan universidades de élite de todo el mundo.
Anuncio de los resultados de la nueva ronda del Premio de Investigación Académica Sui: Participación de universidades de élite a nivel mundial, 17 proyectos reciben más de 420,000 dólares en financiación
La Fundación Sui anunció recientemente la lista de ganadores de la nueva ronda de premios de investigación académica Sui. Este programa tiene como objetivo financiar proyectos de investigación que promuevan el desarrollo de Web3, con un enfoque especial en las redes blockchain, la programación de contratos inteligentes y los avances tecnológicos relacionados con productos construidos sobre Sui.
En las dos fases anteriores, se aprobaron un total de 17 propuestas de instituciones académicas internacionales de renombre, con un monto total de financiación de 425,000 dólares. Las universidades participantes incluyen el Instituto de Ciencia y Tecnología de Corea, el University College London, la Escuela Politécnica Federal de Lausana y la Universidad Nacional de Singapur, entre otras.
Puntos destacados del proyecto premiado
Estudio de la diversidad de las organizaciones autónomas descentralizadas ( DAO )
El profesor Ari Juels de la Universidad de Cornell explorará la naturaleza de las DAO, establecerá indicadores para medir el grado de descentralización y estudiará prácticas para mejorar la descentralización dentro de las organizaciones.
Protocolo de consenso asíncrono DAG adaptativo y seguro
El equipo de Philipp Jovanovic en el University College London está dedicado al desarrollo de un protocolo DAG asíncrono para mejorar la resistencia a ataques y adaptarse a un entorno de adversarios dinámicos. Este protocolo está diseñado para ofrecer mayor seguridad y adaptabilidad, manteniendo al mismo tiempo un rendimiento cercano al de los sistemas parcialmente síncronos.
Auditoría de contratos inteligentes Sui basada en modelos de lenguaje grandes
El equipo de Arthur Gervais de University College London utilizará modelos de lenguaje avanzados como GPT-4 y Claude para mejorar el proceso de auditoría de contratos inteligentes Move. Este proyecto se basa en los resultados de una investigación preliminar sobre contratos Solidity y se centrará en la evaluación de la seguridad de los contratos inteligentes Sui.
Investigación en el campo de protocolos de consenso
El profesor Christopher Cachin de la Universidad de Berna llevará a cabo una investigación exhaustiva sobre las tecnologías de consenso actuales, proporcionando nuevas perspectivas para los protocolos de consenso criptográficos y ayudando a la optimización del diseño de protocolos distribuidos.
Marco de verificación de alta confianza para oráculos descentralizados
Giselle Reis de la Universidad Carnegie Mellon y Bruno Woltzenlogel Paleo de Djed Alliance desarrollarán un marco para analizar y verificar rigurosamente los oráculos de blockchain mediante métodos formales. El proyecto utilizará el sistema de gestión de pruebas Coq para construir una definición integral y una biblioteca de estrategias de prueba para los protocolos de oráculo y modelos de negocio.
Identificación de cuellos de botella en la escalabilidad de blockchain
El equipo de Roger Wattenhofer del Instituto Federal Suizo de Tecnología de Zúrich investigará los cuellos de botella de escalabilidad causados por defectos en el diseño de contratos inteligentes y explorará el impacto del ajuste de tarifas de transacción en el potencial de paralelización.
Verificación formal del protocolo Bullshark
El profesor Ilya Sergey de la Universidad Nacional de Singapur utilizará herramientas modernas de verificación asistida por computadora para realizar la verificación formal del protocolo Bullshark, avanzando en la comprensión de los protocolos de consenso basados en DAG.
Marco de estandarización de referencia de blockchain(BBSF)
El profesor Henry F. Korth de la Universidad de Lehigh creará un formato de estandarización de referencia en blockchain para comparar de manera justa las cadenas de bloques L1 y las soluciones de escalado L2, proporcionando a los usuarios y desarrolladores una visión transparente del rendimiento de la cadena.
Capa de ordenación compartida descentralizada y escalable
El equipo de Min Suk Kang del Instituto de Ciencia y Tecnología de Corea explorará el uso de Bullshark/Mysticeti como un algoritmo de ordenación compartido, investigando el mecanismo de funcionamiento de Rollup que utiliza Sui como capa de ordenación.
El precio óptimo de congestión del mercado de tarifas locales
El profesor Abdoulaye Ndiaye de la Universidad de Nueva York investigará el mercado de tarifas locales para optimizar la tarificación por congestión, estableciendo un mecanismo de precios efectivo que refleje el estado de congestión de la red, logrando así una asignación óptima de recursos.
Protocolo de Creación de Mercado Automático de Fragmentos (SAMM)
El equipo de Ittay Eyal del Instituto de Tecnología de Israel está desarrollando el concepto de contratos fragmentados, utilizando múltiples contratos para aumentar la concurrencia. Este proyecto explorará cómo equilibrar los incentivos de los proveedores de liquidez y los comerciantes para mantener la operación de múltiples fragmentos de AMM.
Divulgación de información privada en mecanismos de competencia
El profesor Andrea Attar de la Universidad de Tor Vergata en Roma explorará nuevos métodos de diseño de mecanismos de mercado, estudiando el impacto de la divulgación de información privada en los resultados del mercado y la interacción estratégica, proporcionando información sobre la dinámica y la competencia del mercado moderno.
Generación de contratos inteligentes Sui basada en modelos de lenguaje grandes
Ken Koedinger y Eason Chen de la Universidad Carnegie Mellon mejorarán la capacidad de los modelos de lenguaje de gran tamaño para generar contratos inteligentes en el lenguaje Move mediante el ajuste fino. El proyecto recopilará ejemplos de código Move, optimizará la ingeniería de indicaciones y comparará el rendimiento de los modelos de lenguaje bajo diferentes enfoques.
COMET: Marco de transición de lenguaje Move
El profesor George Giaglis de la Universidad de Nicosia llevará a cabo un análisis comparativo exhaustivo de los lenguajes Solidity y Move, explorando en profundidad las características y capacidades de Move, proporcionando a los desarrolladores un marco conveniente para la transición de Solidity a Move.
Optimización DeFi: Métodos de aprendizaje profundo
El equipo de Rachid Guerraoui y Walid Sofiane del Instituto Federal Suizo de Tecnología en Lausana desarrollará un modelo de aprendizaje profundo híbrido para la predicción de rangos óptimos en el protocolo DeFi de Sui. Este modelo combina redes neuronales recursivas mejoradas y aprendizaje por refuerzo profundo, e integra el análisis de sentimientos en redes sociales para mejorar la precisión de las predicciones.
Evaluación de la capacidad de predicción de la volatilidad de SUI
El profesor Stavros Degiannakis de la Universidad Abierta de Chipre investigará la efectividad del algoritmo SPEC en la predicción de la volatilidad de los activos Sui, utilizando datos de precios de alta frecuencia para centrarse en SUI y validarlo en varios activos de blockchain.
zkSNARKs transparentes de post-cuántica de baja memoria
Brett Falk y Pratyush Mishra de la Universidad de Pensilvania se dedicarán a desarrollar zkSNARKs escalables, abordando al mismo tiempo desafíos clave como la complejidad temporal del probador, la complejidad espacial y el tamaño de SRS, para proporcionar soluciones de prueba criptográficas escalables listas para su implementación en diversas aplicaciones de tecnología blockchain.
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GasGuzzler
· 08-18 17:49
Otra vez no es suficiente para los cupones de clip universitarios.
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MetaverseVagabond
· 08-17 14:48
¡Enviar dinero, enviar dinero! ¡El director es generoso!
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TopEscapeArtist
· 08-17 05:35
Gracias a sui por gastar dinero, de lo contrario, ya habría hecho dumping y escapado.
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TokenomicsTinfoilHat
· 08-16 22:23
¿Solo 420,000 dólares? Publicar un mint cuesta más que ese dinero, sui, ten cuidado.
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BridgeTrustFund
· 08-16 06:38
Gastar no es poco, al menos se ve decente.
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WhaleStalker
· 08-16 06:37
Gran shorting, retira, retira, retira
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DaoDeveloper
· 08-16 06:34
finalmente alguna investigación académica seria sobre métricas de dao... ya era hora, para ser honesto
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MEVHunterLucky
· 08-16 06:24
¡sui va a To the moon! ¿Hay algún amigo de la cadena en la escuela?
Resultados de la nueva ronda del Premio de Investigación Académica Sui: 17 proyectos reciben 420,000 dólares en financiamiento, participan universidades de élite de todo el mundo.
Anuncio de los resultados de la nueva ronda del Premio de Investigación Académica Sui: Participación de universidades de élite a nivel mundial, 17 proyectos reciben más de 420,000 dólares en financiación
La Fundación Sui anunció recientemente la lista de ganadores de la nueva ronda de premios de investigación académica Sui. Este programa tiene como objetivo financiar proyectos de investigación que promuevan el desarrollo de Web3, con un enfoque especial en las redes blockchain, la programación de contratos inteligentes y los avances tecnológicos relacionados con productos construidos sobre Sui.
En las dos fases anteriores, se aprobaron un total de 17 propuestas de instituciones académicas internacionales de renombre, con un monto total de financiación de 425,000 dólares. Las universidades participantes incluyen el Instituto de Ciencia y Tecnología de Corea, el University College London, la Escuela Politécnica Federal de Lausana y la Universidad Nacional de Singapur, entre otras.
Puntos destacados del proyecto premiado
Estudio de la diversidad de las organizaciones autónomas descentralizadas ( DAO )
El profesor Ari Juels de la Universidad de Cornell explorará la naturaleza de las DAO, establecerá indicadores para medir el grado de descentralización y estudiará prácticas para mejorar la descentralización dentro de las organizaciones.
Protocolo de consenso asíncrono DAG adaptativo y seguro
El equipo de Philipp Jovanovic en el University College London está dedicado al desarrollo de un protocolo DAG asíncrono para mejorar la resistencia a ataques y adaptarse a un entorno de adversarios dinámicos. Este protocolo está diseñado para ofrecer mayor seguridad y adaptabilidad, manteniendo al mismo tiempo un rendimiento cercano al de los sistemas parcialmente síncronos.
Auditoría de contratos inteligentes Sui basada en modelos de lenguaje grandes
El equipo de Arthur Gervais de University College London utilizará modelos de lenguaje avanzados como GPT-4 y Claude para mejorar el proceso de auditoría de contratos inteligentes Move. Este proyecto se basa en los resultados de una investigación preliminar sobre contratos Solidity y se centrará en la evaluación de la seguridad de los contratos inteligentes Sui.
Investigación en el campo de protocolos de consenso
El profesor Christopher Cachin de la Universidad de Berna llevará a cabo una investigación exhaustiva sobre las tecnologías de consenso actuales, proporcionando nuevas perspectivas para los protocolos de consenso criptográficos y ayudando a la optimización del diseño de protocolos distribuidos.
Marco de verificación de alta confianza para oráculos descentralizados
Giselle Reis de la Universidad Carnegie Mellon y Bruno Woltzenlogel Paleo de Djed Alliance desarrollarán un marco para analizar y verificar rigurosamente los oráculos de blockchain mediante métodos formales. El proyecto utilizará el sistema de gestión de pruebas Coq para construir una definición integral y una biblioteca de estrategias de prueba para los protocolos de oráculo y modelos de negocio.
Identificación de cuellos de botella en la escalabilidad de blockchain
El equipo de Roger Wattenhofer del Instituto Federal Suizo de Tecnología de Zúrich investigará los cuellos de botella de escalabilidad causados por defectos en el diseño de contratos inteligentes y explorará el impacto del ajuste de tarifas de transacción en el potencial de paralelización.
Verificación formal del protocolo Bullshark
El profesor Ilya Sergey de la Universidad Nacional de Singapur utilizará herramientas modernas de verificación asistida por computadora para realizar la verificación formal del protocolo Bullshark, avanzando en la comprensión de los protocolos de consenso basados en DAG.
Marco de estandarización de referencia de blockchain(BBSF)
El profesor Henry F. Korth de la Universidad de Lehigh creará un formato de estandarización de referencia en blockchain para comparar de manera justa las cadenas de bloques L1 y las soluciones de escalado L2, proporcionando a los usuarios y desarrolladores una visión transparente del rendimiento de la cadena.
Capa de ordenación compartida descentralizada y escalable
El equipo de Min Suk Kang del Instituto de Ciencia y Tecnología de Corea explorará el uso de Bullshark/Mysticeti como un algoritmo de ordenación compartido, investigando el mecanismo de funcionamiento de Rollup que utiliza Sui como capa de ordenación.
El precio óptimo de congestión del mercado de tarifas locales
El profesor Abdoulaye Ndiaye de la Universidad de Nueva York investigará el mercado de tarifas locales para optimizar la tarificación por congestión, estableciendo un mecanismo de precios efectivo que refleje el estado de congestión de la red, logrando así una asignación óptima de recursos.
Protocolo de Creación de Mercado Automático de Fragmentos (SAMM)
El equipo de Ittay Eyal del Instituto de Tecnología de Israel está desarrollando el concepto de contratos fragmentados, utilizando múltiples contratos para aumentar la concurrencia. Este proyecto explorará cómo equilibrar los incentivos de los proveedores de liquidez y los comerciantes para mantener la operación de múltiples fragmentos de AMM.
Divulgación de información privada en mecanismos de competencia
El profesor Andrea Attar de la Universidad de Tor Vergata en Roma explorará nuevos métodos de diseño de mecanismos de mercado, estudiando el impacto de la divulgación de información privada en los resultados del mercado y la interacción estratégica, proporcionando información sobre la dinámica y la competencia del mercado moderno.
Generación de contratos inteligentes Sui basada en modelos de lenguaje grandes
Ken Koedinger y Eason Chen de la Universidad Carnegie Mellon mejorarán la capacidad de los modelos de lenguaje de gran tamaño para generar contratos inteligentes en el lenguaje Move mediante el ajuste fino. El proyecto recopilará ejemplos de código Move, optimizará la ingeniería de indicaciones y comparará el rendimiento de los modelos de lenguaje bajo diferentes enfoques.
COMET: Marco de transición de lenguaje Move
El profesor George Giaglis de la Universidad de Nicosia llevará a cabo un análisis comparativo exhaustivo de los lenguajes Solidity y Move, explorando en profundidad las características y capacidades de Move, proporcionando a los desarrolladores un marco conveniente para la transición de Solidity a Move.
Optimización DeFi: Métodos de aprendizaje profundo
El equipo de Rachid Guerraoui y Walid Sofiane del Instituto Federal Suizo de Tecnología en Lausana desarrollará un modelo de aprendizaje profundo híbrido para la predicción de rangos óptimos en el protocolo DeFi de Sui. Este modelo combina redes neuronales recursivas mejoradas y aprendizaje por refuerzo profundo, e integra el análisis de sentimientos en redes sociales para mejorar la precisión de las predicciones.
Evaluación de la capacidad de predicción de la volatilidad de SUI
El profesor Stavros Degiannakis de la Universidad Abierta de Chipre investigará la efectividad del algoritmo SPEC en la predicción de la volatilidad de los activos Sui, utilizando datos de precios de alta frecuencia para centrarse en SUI y validarlo en varios activos de blockchain.
zkSNARKs transparentes de post-cuántica de baja memoria
Brett Falk y Pratyush Mishra de la Universidad de Pensilvania se dedicarán a desarrollar zkSNARKs escalables, abordando al mismo tiempo desafíos clave como la complejidad temporal del probador, la complejidad espacial y el tamaño de SRS, para proporcionar soluciones de prueba criptográficas escalables listas para su implementación en diversas aplicaciones de tecnología blockchain.