Нова хвиля фінансування академічних досліджень Sui підтримала 17 проектів на загальну суму понад 420 тисяч доларів США
Нещодавно Фонд Sui оприлюднив список переможців нового туру академічних дослідницьких нагород. Ця програма має на меті фінансування досліджень, що сприяють розвитку Web3, зокрема, просуванню технологічних меж, пов'язаних з блокчейн-мережами, програмуванням смарт-контрактів та продуктами, побудованими на основі Sui.
Протягом останніх двох етапів було затверджено 17 пропозицій від міжнародно відомих університетів, загальна сума фінансування склала 425 000 доларів. До участі залучені такі установи, як Корейський науково-технічний інститут, Університет Лондона, Федеральна політехнічна школа Лозанни та Національний університет Сінгапуру.
Основні моменти нагородженої пропозиції
Дослідження різноманітності голосуючих груп DAOs
Команда професора Арі Джуелса з Університету Корнеллі дослідить суть децентралізованих організацій, створить показники для вимірювання ступеня децентралізації DAO та вивчить практичні методи підвищення децентралізації всередині організації.
Професор Філіпп Йованович з Університетського коледжу Лондона запропонував розробити асинхронний DAG-протокол для посилення стійкості до атак та адаптації до змінюваного середовища супротивника. Цей протокол має на меті забезпечити кращу безпеку та адаптивність, при цьому зберігаючи близький до частково синхронного супротивника рівень продуктивності.
Аудит смарт-контрактів Sui на основі великих мовних моделей
Команда професора Артура Джервейса з Університетського коледжу Лондона планує використати великі мовні моделі, такі як GPT-4-32k і Claude-v2-100k, для підвищення ефективності аудиту смарт-контрактів Move. Раніше вони проаналізували 52 смарт-контракти Solidity DeFi, виявивши вразливості, які призвели до втрат майже на 1 мільярд доларів, і тепер розширюють своє дослідження на область смарт-контрактів Sui.
Дослідження відображення в області консенсусних протоколів
Професор Христофер Качин з Університету Берна проведе всебічне дослідження сучасної області консенсусу, щоб надати нові погляди на криптографічні протоколи консенсусу, що допоможе краще зрозуміти існуючі алгоритми та запропонувати нові ідеї для проектування розподілених протоколів.
Професор Джизель Рейс з Університету Карнегі-Меллона та доктор Бруно Вольценлогель Палео з Djed Alliance спільно розробляють фреймворк для строгого аналізу та верифікації блокчейн-оракулів за допомогою формальних методів. Цей проєкт використовуватиме систему управління доказами Coq для розробки всебічної бібліотеки визначень та стратегій доказів.
Визначення вузьких місць масштабованості блокчейну
Професор Роджер Ваттенхофер з Федеральної політехнічної школи Цюриха досліджуватиме дефекти дизайну смарт-контрактів, які призводять до вузьких місць в масштабованості, та вивчить вплив коригування комісій за транзакції на потенціал паралелізації.
Механізована верифікація протоколу Bullshark
Професор Ілля Сергій з Національного університету Сінгапуру планує використовувати сучасні інструменти комп'ютерної допомоги для формальної верифікації протоколу Bullshark, просуваючи дослідження консенсусних протоколів на основі DAG, щоб надати першу модель, що підлягає механічній верифікації.
Стандартна рамка для бенчмаркінгу блокчейну
Професор Генрі Ф. Корт з університету Ліхай запропонував створити стандартизований формат бенчмарку для справедливого порівняння L1 блокчейнів та L2 рішень для масштабування, щоб надати користувачам та розробникам прозорі інсайти щодо продуктивності ланцюга.
побудова масштабованого та децентралізованого шару спільних послідовностей
Професор Мін Сук Канг з Корейського інституту науки та технологій вивчатиме використання Bullshark/Mysticeti як алгоритму спільного сортування, досліджуючи механізм роботи Rollup, що використовують Sui як шар сортування.
оптимізація ціноутворення в умовах блокчейн-завантаження
Професор Абдулає Ндіайє з Нью-Йоркського університету досліджує місцеві ринкові витрати для оптимізації ціноутворення в умовах заторів, створюючи ефективний механізм ціноутворення, що відображає стан заторів, щоб досягти оптимального розподілу ресурсів.
Автоматичний маркет-мейкер для шардінгу (SAMM)
Професор Іттай Ейял з Ізраїльського технологічного інституту запропонував концепцію фрагментованих контрактів, яка має на меті підвищити паралельність через кілька контрактів. Цей проект змінить механізми стимулювання постачальників ліквідності та трейдерів для досягнення повністю паралельного фрагментованого AMM.
Розкриття приватної інформації в умовах конкурентного механізму
Професор Андреа Аттар з Римського університету Тор Вергата досліджує нові підходи до проектування ринкових механізмів, вивчаючи вплив приватного розкриття інформації дизайнерами агентам на результати ринку та стратегічну взаємодію.
Використання великих мовних моделей для генерації смарт-контрактів Sui
Професори Кен Кодінгер та Ісон Чен з Університету Карнегі-Меллон планують покращити здатність великих мовних моделей генерувати смарт-контракти на мові Move шляхом тонкої настройки. Вони збиратимуть всебічний набір даних прикладів мови Move, покращать інженерію підказок та порівняють ефективність LLM за різними підходами.
COMET: Перехідний фреймворк мови Move
Професор Джордж Гіагліс з Університету Нікосії проведе всебічний порівняльний аналіз мов Solidity та Move, сприяючи глибшому розумінню функцій та можливостей Move, допомагаючи розробникам легше перейти до розробки на Move.
оптимізація Sui DeFi на основі глибокого навчання
Професори Рачид Гуерауї та Валід Софіан з Федеральної політехнічної школи Лозанни розроблять гібридну модель глибокого навчання для оптимального прогнозування діапазону в протоколі Sui DeFi. Модель поєднує вдосконалені рекурентні нейронні мережі, глибоке підкріплення навчання та аналіз настроїв у соціальних мережах, що підвищує здатність протоколу DeFi реагувати на зміни на ринку.
Оцінка здатності прогнозування волатильності SUI
Професор Ставрос Дегіанакіс з Відкритого університету Кіпру дослідить ефективність алгоритму SPEC для прогнозування волатильності активів Sui, використовуючи дані про ціни в реальному часі, зосередившись переважно на SUI та перевіряючи його на різних блокчейн-активах.
низькомеморійні постквантові прозорі zkSNARKs
Професори Бретт Фальк і Пратйуш Мішра з Університету Пенсільванії працюють над розробкою масштабованих zkSNARK, щоб подолати три основні перешкоди: часову складність доказувача, просторову складність і розмір SRS, забезпечуючи готові до впровадження масштабовані криптографічні докази для різних застосувань у технології блокчейн.
Ці дослідницькі проекти охоплюють кілька ключових областей технології блокчейн, від алгоритмів консенсусу, безпеки смарт-контрактів до оптимізації DeFi та крипто-доказів, сподіваючись принести важливі прориви для екосистеми Sui та всього Web3 сектору.
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.
9 лайків
Нагородити
9
4
Репост
Поділіться
Прокоментувати
0/400
CommunityLurker
· 16год тому
Гроші йдуть на науку, а застосунки не створюються?
Переглянути оригіналвідповісти на0
GasOptimizer
· 08-14 01:26
425000/17=25k, середні витрати недостатні, щоб купити сервер, які результати можна отримати?
Переглянути оригіналвідповісти на0
LightningAllInHero
· 08-14 01:21
Гроші так легко заробити? Як же важко працюючим людям?
Переглянути оригіналвідповісти на0
MevHunter
· 08-14 01:12
А це всього лише ці гроші? Кожен проєкт розділяється на понад двадцять тисяч доларів.
Нова хвиля фінансування академічних досліджень Sui підтримує 17 проєктів на загальну суму понад 420 тисяч доларів США.
Нова хвиля фінансування академічних досліджень Sui підтримала 17 проектів на загальну суму понад 420 тисяч доларів США
Нещодавно Фонд Sui оприлюднив список переможців нового туру академічних дослідницьких нагород. Ця програма має на меті фінансування досліджень, що сприяють розвитку Web3, зокрема, просуванню технологічних меж, пов'язаних з блокчейн-мережами, програмуванням смарт-контрактів та продуктами, побудованими на основі Sui.
Протягом останніх двох етапів було затверджено 17 пропозицій від міжнародно відомих університетів, загальна сума фінансування склала 425 000 доларів. До участі залучені такі установи, як Корейський науково-технічний інститут, Університет Лондона, Федеральна політехнічна школа Лозанни та Національний університет Сінгапуру.
Основні моменти нагородженої пропозиції
Дослідження різноманітності голосуючих груп DAOs
Команда професора Арі Джуелса з Університету Корнеллі дослідить суть децентралізованих організацій, створить показники для вимірювання ступеня децентралізації DAO та вивчить практичні методи підвищення децентралізації всередині організації.
адаптивний безпечний асинхронний DAG-протокол консенсусу
Професор Філіпп Йованович з Університетського коледжу Лондона запропонував розробити асинхронний DAG-протокол для посилення стійкості до атак та адаптації до змінюваного середовища супротивника. Цей протокол має на меті забезпечити кращу безпеку та адаптивність, при цьому зберігаючи близький до частково синхронного супротивника рівень продуктивності.
Аудит смарт-контрактів Sui на основі великих мовних моделей
Команда професора Артура Джервейса з Університетського коледжу Лондона планує використати великі мовні моделі, такі як GPT-4-32k і Claude-v2-100k, для підвищення ефективності аудиту смарт-контрактів Move. Раніше вони проаналізували 52 смарт-контракти Solidity DeFi, виявивши вразливості, які призвели до втрат майже на 1 мільярд доларів, і тепер розширюють своє дослідження на область смарт-контрактів Sui.
Дослідження відображення в області консенсусних протоколів
Професор Христофер Качин з Університету Берна проведе всебічне дослідження сучасної області консенсусу, щоб надати нові погляди на криптографічні протоколи консенсусу, що допоможе краще зрозуміти існуючі алгоритми та запропонувати нові ідеї для проектування розподілених протоколів.
Високонадійна верифікаційна рамка децентралізованого oracle-протоколу
Професор Джизель Рейс з Університету Карнегі-Меллона та доктор Бруно Вольценлогель Палео з Djed Alliance спільно розробляють фреймворк для строгого аналізу та верифікації блокчейн-оракулів за допомогою формальних методів. Цей проєкт використовуватиме систему управління доказами Coq для розробки всебічної бібліотеки визначень та стратегій доказів.
Визначення вузьких місць масштабованості блокчейну
Професор Роджер Ваттенхофер з Федеральної політехнічної школи Цюриха досліджуватиме дефекти дизайну смарт-контрактів, які призводять до вузьких місць в масштабованості, та вивчить вплив коригування комісій за транзакції на потенціал паралелізації.
Механізована верифікація протоколу Bullshark
Професор Ілля Сергій з Національного університету Сінгапуру планує використовувати сучасні інструменти комп'ютерної допомоги для формальної верифікації протоколу Bullshark, просуваючи дослідження консенсусних протоколів на основі DAG, щоб надати першу модель, що підлягає механічній верифікації.
Стандартна рамка для бенчмаркінгу блокчейну
Професор Генрі Ф. Корт з університету Ліхай запропонував створити стандартизований формат бенчмарку для справедливого порівняння L1 блокчейнів та L2 рішень для масштабування, щоб надати користувачам та розробникам прозорі інсайти щодо продуктивності ланцюга.
побудова масштабованого та децентралізованого шару спільних послідовностей
Професор Мін Сук Канг з Корейського інституту науки та технологій вивчатиме використання Bullshark/Mysticeti як алгоритму спільного сортування, досліджуючи механізм роботи Rollup, що використовують Sui як шар сортування.
оптимізація ціноутворення в умовах блокчейн-завантаження
Професор Абдулає Ндіайє з Нью-Йоркського університету досліджує місцеві ринкові витрати для оптимізації ціноутворення в умовах заторів, створюючи ефективний механізм ціноутворення, що відображає стан заторів, щоб досягти оптимального розподілу ресурсів.
Автоматичний маркет-мейкер для шардінгу (SAMM)
Професор Іттай Ейял з Ізраїльського технологічного інституту запропонував концепцію фрагментованих контрактів, яка має на меті підвищити паралельність через кілька контрактів. Цей проект змінить механізми стимулювання постачальників ліквідності та трейдерів для досягнення повністю паралельного фрагментованого AMM.
Розкриття приватної інформації в умовах конкурентного механізму
Професор Андреа Аттар з Римського університету Тор Вергата досліджує нові підходи до проектування ринкових механізмів, вивчаючи вплив приватного розкриття інформації дизайнерами агентам на результати ринку та стратегічну взаємодію.
Використання великих мовних моделей для генерації смарт-контрактів Sui
Професори Кен Кодінгер та Ісон Чен з Університету Карнегі-Меллон планують покращити здатність великих мовних моделей генерувати смарт-контракти на мові Move шляхом тонкої настройки. Вони збиратимуть всебічний набір даних прикладів мови Move, покращать інженерію підказок та порівняють ефективність LLM за різними підходами.
COMET: Перехідний фреймворк мови Move
Професор Джордж Гіагліс з Університету Нікосії проведе всебічний порівняльний аналіз мов Solidity та Move, сприяючи глибшому розумінню функцій та можливостей Move, допомагаючи розробникам легше перейти до розробки на Move.
оптимізація Sui DeFi на основі глибокого навчання
Професори Рачид Гуерауї та Валід Софіан з Федеральної політехнічної школи Лозанни розроблять гібридну модель глибокого навчання для оптимального прогнозування діапазону в протоколі Sui DeFi. Модель поєднує вдосконалені рекурентні нейронні мережі, глибоке підкріплення навчання та аналіз настроїв у соціальних мережах, що підвищує здатність протоколу DeFi реагувати на зміни на ринку.
Оцінка здатності прогнозування волатильності SUI
Професор Ставрос Дегіанакіс з Відкритого університету Кіпру дослідить ефективність алгоритму SPEC для прогнозування волатильності активів Sui, використовуючи дані про ціни в реальному часі, зосередившись переважно на SUI та перевіряючи його на різних блокчейн-активах.
низькомеморійні постквантові прозорі zkSNARKs
Професори Бретт Фальк і Пратйуш Мішра з Університету Пенсільванії працюють над розробкою масштабованих zkSNARK, щоб подолати три основні перешкоди: часову складність доказувача, просторову складність і розмір SRS, забезпечуючи готові до впровадження масштабовані криптографічні докази для різних застосувань у технології блокчейн.
Ці дослідницькі проекти охоплюють кілька ключових областей технології блокчейн, від алгоритмів консенсусу, безпеки смарт-контрактів до оптимізації DeFi та крипто-доказів, сподіваючись принести важливі прориви для екосистеми Sui та всього Web3 сектору.