Resultados da nova rodada do Prêmio de Pesquisa Acadêmica Sui: 17 projetos receberam 420.000 dólares em financiamento, com a participação das melhores universidades do mundo.
Resultados da nova rodada do Prêmio de Pesquisa Acadêmica Sui: as melhores universidades do mundo participaram, 17 projetos receberam mais de 420 mil dólares em financiamento
A Fundação Sui anunciou recentemente a lista de vencedores da nova edição do Prémio de Investigação Académica Sui. Este programa visa financiar projetos de investigação que promovam o desenvolvimento do Web3, com especial atenção a inovações em redes blockchain, programação de contratos inteligentes e tecnologias relacionadas a produtos construídos com Sui.
Nos dois últimos períodos, foram aprovadas 17 propostas de instituições de ensino superior internacionalmente reconhecidas, com um montante total de financiamento de 425.000 dólares. As universidades participantes incluem a Universidade de Ciência e Tecnologia da Coreia, o University College London, a École Polytechnique Fédérale de Lausanne e a Universidade Nacional de Cingapura.
Destaques dos Projetos Premiados
Estudo da diversidade da Organização Autônoma Descentralizada ( DAO )
O professor Ari Juels da Universidade Cornell irá explorar a essência das DAOs, estabelecer métricas para medir o grau de descentralização e investigar práticas para aumentar a descentralização dentro das organizações.
Protocolo de consenso assíncrono DAG seguro e adaptativo
A equipe de Philipp Jovanovic da University College London está dedicada ao desenvolvimento de um protocolo DAG assíncrono para melhorar a resistência a ataques e se adaptar a ambientes de adversários dinâmicos. O protocolo visa oferecer maior segurança e adaptabilidade, mantendo um desempenho próximo ao de sistemas parcialmente síncronos.
Auditoria de contratos inteligentes Sui baseada em grandes modelos de linguagem
A equipe de Arthur Gervais do University College London usará modelos de linguagem avançados como GPT-4 e Claude para melhorar o processo de auditoria de contratos inteligentes Move. Este projeto é baseado em resultados preliminares de pesquisa sobre contratos Solidity e se concentrará na avaliação de segurança de contratos inteligentes Sui.
Pesquisa na área de protocolos de consenso
O professor Christopher Cachin da Universidade de Berna realizará uma investigação abrangente sobre as tecnologias de consenso atuais, fornecendo novas perspectivas para protocolos de consenso criptográficos e ajudando na otimização do design de protocolos distribuídos.
Estrutura de verificação de alta confiança para oráculos descentralizados
Giselle Reis da Universidade Carnegie Mellon e Bruno Woltzenlogel Paleo da Djed Alliance desenvolverão uma estrutura para analisar e validar rigorosamente oráculos de blockchain através de métodos formais. O projeto utilizará o sistema de gerenciamento de provas Coq, construindo uma definição abrangente e uma biblioteca de estratégias de prova para protocolos de oráculos e modelos de negócios.
Identificação de gargalos de escalabilidade da blockchain
A equipe de Roger Wattenhofer do Instituto Federal de Tecnologia de Zurique irá investigar os gargalos de escalabilidade causados por falhas de design em contratos inteligentes e explorar o impacto do ajuste de taxas de transação no potencial de paralelização.
Verificação formal do protocolo Bullshark
O professor Ilya Sergey da Universidade Nacional de Cingapura utilizará ferramentas modernas de verificação assistida por computador para realizar a verificação formal do protocolo Bullshark, avançando na compreensão dos protocolos de consenso baseados em DAG.
Estrutura de Normalização de Padrões de Blockchain ( BBSF )
O professor Henry F. Korth da Universidade de Lehigh criará um formato de padronização de benchmark de blockchain para comparar de forma justa as blockchains L1 e as soluções de escalabilidade L2, proporcionando aos usuários e desenvolvedores uma visão transparente do desempenho da cadeia.
Camada de ordenação compartilhada descentralizada escalável
A equipe de Min Suk Kang do Instituto de Ciência e Tecnologia da Coreia irá explorar o uso do Bullshark/Mysticeti como um algoritmo de ordenação compartilhada, pesquisando os mecanismos de funcionamento de Rollups que utilizam Sui como camada de ordenação.
Preço ótimo de congestionamento no mercado de taxas locais
O professor Abdoulaye Ndiaye da Universidade de Nova Iorque irá estudar o mercado de taxas locais para otimizar a precificação de congestionamento, estabelecendo um mecanismo de precificação eficaz que reflita o estado de congestão da rede, a fim de alcançar a melhor alocação de recursos.
Protocólo de Market Making Automático ( SAMM )
A equipe de Ittay Eyal do Instituto de Tecnologia de Israel está desenvolvendo o conceito de contratos fragmentados, utilizando múltiplos contratos para aumentar a concorrência. Este projeto explorará como equilibrar os incentivos dos provedores de liquidez e dos traders para manter a operação de múltiplos fragmentos de AMM.
Divulgação de informações privadas no mecanismo de concorrência
O Professor Andrea Attar da Universidade de Tor Vergata em Roma irá explorar novas abordagens para o design de mecanismos de mercado, estudando o impacto da divulgação de informações privadas nos resultados do mercado e nas interações estratégicas, fornecendo insights sobre a dinâmica moderna de mercado e a concorrência.
Geração de contratos inteligentes Sui baseada em grandes modelos de linguagem
Ken Koedinger e Eason Chen da Universidade Carnegie Mellon irão melhorar a capacidade de gerar contratos inteligentes em Move através do ajuste fino de grandes modelos de linguagem. Este projeto irá coletar exemplos de código Move, otimizar a engenharia de prompts e comparar o desempenho dos modelos de linguagem sob diferentes abordagens.
COMET: Quadro de transição da linguagem Move
O professor George Giaglis da Universidade de Nicósia fará uma análise comparativa abrangente das linguagens Solidity e Move, explorando em profundidade as características e capacidades do Move, proporcionando aos desenvolvedores uma estrutura conveniente para a transição do Solidity para o Move.
Otimização DeFi: Métodos de Aprendizagem Profunda
A equipa de Rachid Guerraoui e Walid Sofiane do Instituto Federal de Tecnologia de Lausanne desenvolverá um modelo híbrido de aprendizagem profunda para a previsão de intervalos ótimos no protocolo DeFi Sui. Este modelo combina redes neurais recorrentes aprimoradas e aprendizagem por reforço profunda, integrando a análise de sentimentos das redes sociais para aumentar a precisão das previsões.
Avaliação da capacidade de previsão da volatilidade SUI
O professor Stavros Degiannakis da Universidade Aberta de Chipre irá investigar a eficácia do algoritmo SPEC na previsão da volatilidade de ativos Sui, utilizando dados de preços de alta frequência com foco no SUI, e validando em vários ativos de blockchain.
zkSNARKs transparentes pós-quânticos de baixa memória
Brett Falk e Pratyush Mishra da Universidade da Pensilvânia dedicar-se-ão ao desenvolvimento de zkSNARKs escaláveis, ao mesmo tempo que abordam desafios críticos como a complexidade de tempo do provador, a complexidade de espaço e o tamanho do SRS, para fornecer soluções de provas criptográficas escaláveis prontas para implantação em várias aplicações de tecnologia blockchain.
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GasGuzzler
· 08-18 17:49
又不够 universidade Cupões de Recorte
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MetaverseVagabond
· 08-17 14:48
Manda dinheiro, manda dinheiro! O diretor é generoso!
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TopEscapeArtist
· 08-17 05:35
Graças ao sui descartar dinheiro, senão eu já tinha descartar e fugido.
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TokenomicsTinfoilHat
· 08-16 22:23
Só 420 mil dólares? Um mint não custa menos que isso, sui, vai com calma.
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BridgeTrustFund
· 08-16 06:38
Gastar dinheiro não é pouco, pelo menos parece sério.
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WhaleStalker
· 08-16 06:37
Grande shorting, retira retira retira
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DaoDeveloper
· 08-16 06:34
finalmente alguma pesquisa acadêmica séria sobre métricas de dao... estava na hora, para ser honesto
Resultados da nova rodada do Prêmio de Pesquisa Acadêmica Sui: 17 projetos receberam 420.000 dólares em financiamento, com a participação das melhores universidades do mundo.
Resultados da nova rodada do Prêmio de Pesquisa Acadêmica Sui: as melhores universidades do mundo participaram, 17 projetos receberam mais de 420 mil dólares em financiamento
A Fundação Sui anunciou recentemente a lista de vencedores da nova edição do Prémio de Investigação Académica Sui. Este programa visa financiar projetos de investigação que promovam o desenvolvimento do Web3, com especial atenção a inovações em redes blockchain, programação de contratos inteligentes e tecnologias relacionadas a produtos construídos com Sui.
Nos dois últimos períodos, foram aprovadas 17 propostas de instituições de ensino superior internacionalmente reconhecidas, com um montante total de financiamento de 425.000 dólares. As universidades participantes incluem a Universidade de Ciência e Tecnologia da Coreia, o University College London, a École Polytechnique Fédérale de Lausanne e a Universidade Nacional de Cingapura.
Destaques dos Projetos Premiados
Estudo da diversidade da Organização Autônoma Descentralizada ( DAO )
O professor Ari Juels da Universidade Cornell irá explorar a essência das DAOs, estabelecer métricas para medir o grau de descentralização e investigar práticas para aumentar a descentralização dentro das organizações.
Protocolo de consenso assíncrono DAG seguro e adaptativo
A equipe de Philipp Jovanovic da University College London está dedicada ao desenvolvimento de um protocolo DAG assíncrono para melhorar a resistência a ataques e se adaptar a ambientes de adversários dinâmicos. O protocolo visa oferecer maior segurança e adaptabilidade, mantendo um desempenho próximo ao de sistemas parcialmente síncronos.
Auditoria de contratos inteligentes Sui baseada em grandes modelos de linguagem
A equipe de Arthur Gervais do University College London usará modelos de linguagem avançados como GPT-4 e Claude para melhorar o processo de auditoria de contratos inteligentes Move. Este projeto é baseado em resultados preliminares de pesquisa sobre contratos Solidity e se concentrará na avaliação de segurança de contratos inteligentes Sui.
Pesquisa na área de protocolos de consenso
O professor Christopher Cachin da Universidade de Berna realizará uma investigação abrangente sobre as tecnologias de consenso atuais, fornecendo novas perspectivas para protocolos de consenso criptográficos e ajudando na otimização do design de protocolos distribuídos.
Estrutura de verificação de alta confiança para oráculos descentralizados
Giselle Reis da Universidade Carnegie Mellon e Bruno Woltzenlogel Paleo da Djed Alliance desenvolverão uma estrutura para analisar e validar rigorosamente oráculos de blockchain através de métodos formais. O projeto utilizará o sistema de gerenciamento de provas Coq, construindo uma definição abrangente e uma biblioteca de estratégias de prova para protocolos de oráculos e modelos de negócios.
Identificação de gargalos de escalabilidade da blockchain
A equipe de Roger Wattenhofer do Instituto Federal de Tecnologia de Zurique irá investigar os gargalos de escalabilidade causados por falhas de design em contratos inteligentes e explorar o impacto do ajuste de taxas de transação no potencial de paralelização.
Verificação formal do protocolo Bullshark
O professor Ilya Sergey da Universidade Nacional de Cingapura utilizará ferramentas modernas de verificação assistida por computador para realizar a verificação formal do protocolo Bullshark, avançando na compreensão dos protocolos de consenso baseados em DAG.
Estrutura de Normalização de Padrões de Blockchain ( BBSF )
O professor Henry F. Korth da Universidade de Lehigh criará um formato de padronização de benchmark de blockchain para comparar de forma justa as blockchains L1 e as soluções de escalabilidade L2, proporcionando aos usuários e desenvolvedores uma visão transparente do desempenho da cadeia.
Camada de ordenação compartilhada descentralizada escalável
A equipe de Min Suk Kang do Instituto de Ciência e Tecnologia da Coreia irá explorar o uso do Bullshark/Mysticeti como um algoritmo de ordenação compartilhada, pesquisando os mecanismos de funcionamento de Rollups que utilizam Sui como camada de ordenação.
Preço ótimo de congestionamento no mercado de taxas locais
O professor Abdoulaye Ndiaye da Universidade de Nova Iorque irá estudar o mercado de taxas locais para otimizar a precificação de congestionamento, estabelecendo um mecanismo de precificação eficaz que reflita o estado de congestão da rede, a fim de alcançar a melhor alocação de recursos.
Protocólo de Market Making Automático ( SAMM )
A equipe de Ittay Eyal do Instituto de Tecnologia de Israel está desenvolvendo o conceito de contratos fragmentados, utilizando múltiplos contratos para aumentar a concorrência. Este projeto explorará como equilibrar os incentivos dos provedores de liquidez e dos traders para manter a operação de múltiplos fragmentos de AMM.
Divulgação de informações privadas no mecanismo de concorrência
O Professor Andrea Attar da Universidade de Tor Vergata em Roma irá explorar novas abordagens para o design de mecanismos de mercado, estudando o impacto da divulgação de informações privadas nos resultados do mercado e nas interações estratégicas, fornecendo insights sobre a dinâmica moderna de mercado e a concorrência.
Geração de contratos inteligentes Sui baseada em grandes modelos de linguagem
Ken Koedinger e Eason Chen da Universidade Carnegie Mellon irão melhorar a capacidade de gerar contratos inteligentes em Move através do ajuste fino de grandes modelos de linguagem. Este projeto irá coletar exemplos de código Move, otimizar a engenharia de prompts e comparar o desempenho dos modelos de linguagem sob diferentes abordagens.
COMET: Quadro de transição da linguagem Move
O professor George Giaglis da Universidade de Nicósia fará uma análise comparativa abrangente das linguagens Solidity e Move, explorando em profundidade as características e capacidades do Move, proporcionando aos desenvolvedores uma estrutura conveniente para a transição do Solidity para o Move.
Otimização DeFi: Métodos de Aprendizagem Profunda
A equipa de Rachid Guerraoui e Walid Sofiane do Instituto Federal de Tecnologia de Lausanne desenvolverá um modelo híbrido de aprendizagem profunda para a previsão de intervalos ótimos no protocolo DeFi Sui. Este modelo combina redes neurais recorrentes aprimoradas e aprendizagem por reforço profunda, integrando a análise de sentimentos das redes sociais para aumentar a precisão das previsões.
Avaliação da capacidade de previsão da volatilidade SUI
O professor Stavros Degiannakis da Universidade Aberta de Chipre irá investigar a eficácia do algoritmo SPEC na previsão da volatilidade de ativos Sui, utilizando dados de preços de alta frequência com foco no SUI, e validando em vários ativos de blockchain.
zkSNARKs transparentes pós-quânticos de baixa memória
Brett Falk e Pratyush Mishra da Universidade da Pensilvânia dedicar-se-ão ao desenvolvimento de zkSNARKs escaláveis, ao mesmo tempo que abordam desafios críticos como a complexidade de tempo do provador, a complexidade de espaço e o tamanho do SRS, para fornecer soluções de provas criptográficas escaláveis prontas para implantação em várias aplicações de tecnologia blockchain.