Kết quả vòng mới của Giải thưởng Nghiên cứu Học thuật Sui được công bố: Các trường đại học hàng đầu toàn cầu tham gia, 17 dự án nhận được hơn 420.000 đô la tài trợ
Quỹ Sui gần đây đã công bố danh sách người chiến thắng cho vòng trao giải nghiên cứu học thuật Sui mới nhất. Chương trình này nhằm tài trợ cho các dự án nghiên cứu thúc đẩy sự phát triển của Web3, đặc biệt chú trọng vào mạng lưới blockchain, lập trình hợp đồng thông minh và các công nghệ liên quan đến sản phẩm được xây dựng trên nền tảng Sui.
Trong hai giai đoạn trước, đã có 17 đề xuất từ các trường đại học danh tiếng quốc tế được phê duyệt, tổng số tiền tài trợ đạt 425.000 đô la. Các trường đại học tham gia bao gồm Viện Khoa học và Công nghệ Hàn Quốc, Đại học London, Đại học Bách khoa Lausanne và Đại học Quốc gia Singapore.
Điểm nổi bật của các dự án đoạt giải
Nghiên cứu về sự đa dạng của Tổ chức Tự trị Phi tập trung ( DAO )
Giáo sư Ari Juels của Đại học Cornell sẽ khám phá bản chất của DAO, thiết lập các chỉ số để đo lường mức độ phi tập trung, và nghiên cứu các phương pháp thực tiễn để nâng cao sự phi tập trung trong tổ chức.
Giao thức đồng thuận DAG không đồng bộ an toàn thích ứng
Nhóm Philipp Jovanovic của Đại học London đang nỗ lực phát triển một giao thức DAG bất đồng bộ nhằm tăng cường khả năng chống tấn công và thích ứng với môi trường đối thủ động. Giao thức này nhằm cung cấp độ an toàn và khả năng thích ứng cao hơn, đồng thời duy trì hiệu suất gần giống như các hệ thống đồng bộ một phần.
Kiểm toán hợp đồng thông minh Sui dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn
Nhóm Arthur Gervais tại Đại học London sẽ sử dụng các mô hình ngôn ngữ tiên tiến như GPT-4 và Claude để cải thiện quy trình kiểm toán hợp đồng thông minh Move. Dự án này dựa trên các kết quả nghiên cứu sơ bộ về hợp đồng Solidity và sẽ tập trung vào việc đánh giá an toàn cho hợp đồng thông minh Sui.
Nghiên cứu lĩnh vực giao thức đồng thuận
Giáo sư Christopher Cachin của Đại học Bern sẽ tiến hành điều tra toàn diện về công nghệ đồng thuận hiện tại, cung cấp cái nhìn mới cho các giao thức đồng thuận mật mã, hỗ trợ tối ưu hóa thiết kế các giao thức phân tán.
Khung xác thực tin cậy cao cho oracle phi tập trung
Giselle Reis của Đại học Carnegie Mellon và Bruno Woltzenlogel Paleo của Djed Alliance sẽ phát triển một khuôn khổ để phân tích và xác minh chặt chẽ các oracle blockchain thông qua các phương pháp chính thức. Dự án sẽ tận dụng hệ thống quản lý chứng minh Coq để xây dựng một định nghĩa toàn diện về giao thức oracle và thư viện chiến lược chứng minh cho mô hình kinh doanh.
Nhận diện nút thắt trong khả năng mở rộng blockchain
Đội ngũ Roger Wattenhofer của Học viện Công nghệ Liên bang Zurich sẽ nghiên cứu những điểm yếu trong thiết kế hợp đồng thông minh dẫn đến nút thắt khả năng mở rộng, và khám phá tác động của việc điều chỉnh phí giao dịch đối với tiềm năng song song.
Xác minh hình thức giao thức Bullshark
Giáo sư Ilya Sergey từ Đại học Quốc gia Singapore sẽ sử dụng các công cụ xác minh hỗ trợ máy tính hiện đại để thực hiện xác minh hình thức cho giao thức Bullshark, thúc đẩy sự hiểu biết về các giao thức đồng thuận dựa trên DAG.
Khung tiêu chuẩn hóa chuẩn blockchain (BBSF)
Giáo sư Henry F. Korth của Đại học Lehigh sẽ tạo ra một định dạng chuẩn hóa cơ sở dữ liệu blockchain, nhằm so sánh công bằng các blockchain L1 và các giải pháp mở rộng L2, cung cấp cái nhìn minh bạch về hiệu suất chuỗi cho người dùng và các nhà phát triển.
Lớp sắp xếp chia sẻ phi tập trung mở rộng được xây dựng
Nhóm Min Suk Kang của Viện Khoa học và Công nghệ Hàn Quốc sẽ khám phá việc sử dụng Bullshark/Mysticeti như một thuật toán sắp xếp chia sẻ, nghiên cứu cơ chế hoạt động của Rollup với nhiều lớp sắp xếp Sui.
Giá cả tắc nghẽn tối ưu của thị trường phí địa phương
Giáo sư Abdoulaye Ndiaye từ Đại học New York sẽ nghiên cứu thị trường chi phí địa phương để tối ưu hóa giá cả tắc nghẽn, xây dựng một cơ chế định giá hiệu quả phản ánh trạng thái tắc nghẽn của mạng, nhằm đạt được phân bổ tài nguyên tốt nhất.
Nhà tạo lập thị trường tự động phân mảnh(SAMM)
Nhóm Ittay Eyal tại Viện Công nghệ Israel đang phát triển khái niệm hợp đồng phân đoạn, sử dụng nhiều hợp đồng để tăng cường khả năng đồng thời. Dự án này sẽ khám phá cách cân bằng động lực cho nhà cung cấp thanh khoản và người giao dịch để duy trì hoạt động của nhiều phân đoạn AMM.
Tiết lộ thông tin cá nhân trong cơ chế cạnh tranh
Giáo sư Andrea Attar từ Đại học Tor Vergata Roma sẽ khám phá các phương pháp thiết kế cơ chế thị trường mới, nghiên cứu ảnh hưởng của việc tiết lộ thông tin cá nhân đến kết quả thị trường và tương tác chiến lược, cung cấp cái nhìn sâu sắc về động lực và cạnh tranh của thị trường hiện đại.
Tạo hợp đồng thông minh Sui dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn
Ken Koedinger và Eason Chen từ Đại học Carnegie Mellon sẽ cải thiện khả năng tạo hợp đồng thông minh bằng ngôn ngữ Move của các mô hình ngôn ngữ lớn thông qua việc tinh chỉnh. Dự án này sẽ thu thập các ví dụ mã Move, tối ưu hóa kỹ thuật gợi ý và so sánh hiệu suất của các mô hình ngôn ngữ dưới các phương pháp khác nhau.
COMET: Khung chuyển đổi ngôn ngữ Move
Giáo sư George Giaglis của Đại học Nicosia sẽ thực hiện một phân tích so sánh toàn diện giữa ngôn ngữ Solidity và Move, khám phá sâu các đặc điểm và khả năng của Move, cung cấp cho các nhà phát triển một khung thuận tiện để chuyển đổi từ Solidity sang Move.
Tối ưu hóa DeFi: Phương pháp học sâu
Đội ngũ Rachid Guerraoui và Walid Sofiane từ Viện Công nghệ Liên bang Lausanne sẽ phát triển một mô hình học sâu hỗn hợp, nhằm dự đoán khoảng tối ưu trong giao thức DeFi Sui. Mô hình này kết hợp mạng nơ-ron hồi tiếp tăng cường và học tăng cường sâu, đồng thời tích hợp phân tích cảm xúc từ mạng xã hội để nâng cao độ chính xác của dự đoán.
Đánh giá khả năng dự đoán độ biến động SUI
Giáo sư Stavros Degiannakis của Đại học Mở Síp sẽ điều tra hiệu quả của thuật toán SPEC trong việc dự đoán độ biến động của tài sản Sui, tập trung nghiên cứu SUI bằng cách sử dụng dữ liệu giá cao tần và xác minh trên nhiều tài sản blockchain khác nhau.
zkSNARKs trong suốt hậu lượng tử với bộ nhớ thấp
Brett Falk và Pratyush Mishra của Đại học Pennsylvania sẽ tập trung vào việc phát triển zkSNARKs có thể mở rộng, đồng thời giải quyết các thách thức chính như độ phức tạp thời gian của chứng nhân, độ phức tạp không gian và kích thước SRS, nhằm cung cấp các giải pháp chứng minh mã hóa có thể mở rộng sẵn sàng triển khai cho nhiều ứng dụng trong công nghệ blockchain.
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
17 thích
Phần thưởng
17
9
Đăng lại
Chia sẻ
Bình luận
0/400
GasGuzzler
· 08-18 17:49
Lại không đủ phiếu giảm giá đại học
Xem bản gốcTrả lời0
MetaverseVagabond
· 08-17 14:48
Chuyển tiền chuyển tiền, hiệu trưởng thật hào phóng!
Xem bản gốcTrả lời0
TopEscapeArtist
· 08-17 05:35
Đa tạ sui bán phá giá, nếu không thì tôi đã sớm bỏ trốn.
Xem bản gốcTrả lời0
TokenomicsTinfoilHat
· 08-16 22:23
Chỉ 420.000 đô? Gửi một mint cũng không chỉ có b ст这些 tiền, sui bạn hãy cẩn thận.
Xem bản gốcTrả lời0
BridgeTrustFund
· 08-16 06:38
Tiêu tiền không ít đâu, ít nhất trông có vẻ nghiêm túc.
Xem bản gốcTrả lời0
WhaleStalker
· 08-16 06:37
Đại làm short, rút rút rút
Xem bản gốcTrả lời0
DaoDeveloper
· 08-16 06:34
cuối cùng cũng có một số nghiên cứu học thuật nghiêm túc về các chỉ số dao... thực sự đã đến lúc để nói thật
Xem bản gốcTrả lời0
MEVHunterLucky
· 08-16 06:24
sui sẽ To da moon! Trong trường có bạn nào trong chuỗi cùng nhau không?
Kết quả vòng mới của Giải thưởng Nghiên cứu Học thuật Sui: 17 dự án nhận được 420.000 USD tài trợ, tham gia từ các trường đại học hàng đầu toàn cầu
Kết quả vòng mới của Giải thưởng Nghiên cứu Học thuật Sui được công bố: Các trường đại học hàng đầu toàn cầu tham gia, 17 dự án nhận được hơn 420.000 đô la tài trợ
Quỹ Sui gần đây đã công bố danh sách người chiến thắng cho vòng trao giải nghiên cứu học thuật Sui mới nhất. Chương trình này nhằm tài trợ cho các dự án nghiên cứu thúc đẩy sự phát triển của Web3, đặc biệt chú trọng vào mạng lưới blockchain, lập trình hợp đồng thông minh và các công nghệ liên quan đến sản phẩm được xây dựng trên nền tảng Sui.
Trong hai giai đoạn trước, đã có 17 đề xuất từ các trường đại học danh tiếng quốc tế được phê duyệt, tổng số tiền tài trợ đạt 425.000 đô la. Các trường đại học tham gia bao gồm Viện Khoa học và Công nghệ Hàn Quốc, Đại học London, Đại học Bách khoa Lausanne và Đại học Quốc gia Singapore.
Điểm nổi bật của các dự án đoạt giải
Nghiên cứu về sự đa dạng của Tổ chức Tự trị Phi tập trung ( DAO )
Giáo sư Ari Juels của Đại học Cornell sẽ khám phá bản chất của DAO, thiết lập các chỉ số để đo lường mức độ phi tập trung, và nghiên cứu các phương pháp thực tiễn để nâng cao sự phi tập trung trong tổ chức.
Giao thức đồng thuận DAG không đồng bộ an toàn thích ứng
Nhóm Philipp Jovanovic của Đại học London đang nỗ lực phát triển một giao thức DAG bất đồng bộ nhằm tăng cường khả năng chống tấn công và thích ứng với môi trường đối thủ động. Giao thức này nhằm cung cấp độ an toàn và khả năng thích ứng cao hơn, đồng thời duy trì hiệu suất gần giống như các hệ thống đồng bộ một phần.
Kiểm toán hợp đồng thông minh Sui dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn
Nhóm Arthur Gervais tại Đại học London sẽ sử dụng các mô hình ngôn ngữ tiên tiến như GPT-4 và Claude để cải thiện quy trình kiểm toán hợp đồng thông minh Move. Dự án này dựa trên các kết quả nghiên cứu sơ bộ về hợp đồng Solidity và sẽ tập trung vào việc đánh giá an toàn cho hợp đồng thông minh Sui.
Nghiên cứu lĩnh vực giao thức đồng thuận
Giáo sư Christopher Cachin của Đại học Bern sẽ tiến hành điều tra toàn diện về công nghệ đồng thuận hiện tại, cung cấp cái nhìn mới cho các giao thức đồng thuận mật mã, hỗ trợ tối ưu hóa thiết kế các giao thức phân tán.
Khung xác thực tin cậy cao cho oracle phi tập trung
Giselle Reis của Đại học Carnegie Mellon và Bruno Woltzenlogel Paleo của Djed Alliance sẽ phát triển một khuôn khổ để phân tích và xác minh chặt chẽ các oracle blockchain thông qua các phương pháp chính thức. Dự án sẽ tận dụng hệ thống quản lý chứng minh Coq để xây dựng một định nghĩa toàn diện về giao thức oracle và thư viện chiến lược chứng minh cho mô hình kinh doanh.
Nhận diện nút thắt trong khả năng mở rộng blockchain
Đội ngũ Roger Wattenhofer của Học viện Công nghệ Liên bang Zurich sẽ nghiên cứu những điểm yếu trong thiết kế hợp đồng thông minh dẫn đến nút thắt khả năng mở rộng, và khám phá tác động của việc điều chỉnh phí giao dịch đối với tiềm năng song song.
Xác minh hình thức giao thức Bullshark
Giáo sư Ilya Sergey từ Đại học Quốc gia Singapore sẽ sử dụng các công cụ xác minh hỗ trợ máy tính hiện đại để thực hiện xác minh hình thức cho giao thức Bullshark, thúc đẩy sự hiểu biết về các giao thức đồng thuận dựa trên DAG.
Khung tiêu chuẩn hóa chuẩn blockchain (BBSF)
Giáo sư Henry F. Korth của Đại học Lehigh sẽ tạo ra một định dạng chuẩn hóa cơ sở dữ liệu blockchain, nhằm so sánh công bằng các blockchain L1 và các giải pháp mở rộng L2, cung cấp cái nhìn minh bạch về hiệu suất chuỗi cho người dùng và các nhà phát triển.
Lớp sắp xếp chia sẻ phi tập trung mở rộng được xây dựng
Nhóm Min Suk Kang của Viện Khoa học và Công nghệ Hàn Quốc sẽ khám phá việc sử dụng Bullshark/Mysticeti như một thuật toán sắp xếp chia sẻ, nghiên cứu cơ chế hoạt động của Rollup với nhiều lớp sắp xếp Sui.
Giá cả tắc nghẽn tối ưu của thị trường phí địa phương
Giáo sư Abdoulaye Ndiaye từ Đại học New York sẽ nghiên cứu thị trường chi phí địa phương để tối ưu hóa giá cả tắc nghẽn, xây dựng một cơ chế định giá hiệu quả phản ánh trạng thái tắc nghẽn của mạng, nhằm đạt được phân bổ tài nguyên tốt nhất.
Nhà tạo lập thị trường tự động phân mảnh(SAMM)
Nhóm Ittay Eyal tại Viện Công nghệ Israel đang phát triển khái niệm hợp đồng phân đoạn, sử dụng nhiều hợp đồng để tăng cường khả năng đồng thời. Dự án này sẽ khám phá cách cân bằng động lực cho nhà cung cấp thanh khoản và người giao dịch để duy trì hoạt động của nhiều phân đoạn AMM.
Tiết lộ thông tin cá nhân trong cơ chế cạnh tranh
Giáo sư Andrea Attar từ Đại học Tor Vergata Roma sẽ khám phá các phương pháp thiết kế cơ chế thị trường mới, nghiên cứu ảnh hưởng của việc tiết lộ thông tin cá nhân đến kết quả thị trường và tương tác chiến lược, cung cấp cái nhìn sâu sắc về động lực và cạnh tranh của thị trường hiện đại.
Tạo hợp đồng thông minh Sui dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn
Ken Koedinger và Eason Chen từ Đại học Carnegie Mellon sẽ cải thiện khả năng tạo hợp đồng thông minh bằng ngôn ngữ Move của các mô hình ngôn ngữ lớn thông qua việc tinh chỉnh. Dự án này sẽ thu thập các ví dụ mã Move, tối ưu hóa kỹ thuật gợi ý và so sánh hiệu suất của các mô hình ngôn ngữ dưới các phương pháp khác nhau.
COMET: Khung chuyển đổi ngôn ngữ Move
Giáo sư George Giaglis của Đại học Nicosia sẽ thực hiện một phân tích so sánh toàn diện giữa ngôn ngữ Solidity và Move, khám phá sâu các đặc điểm và khả năng của Move, cung cấp cho các nhà phát triển một khung thuận tiện để chuyển đổi từ Solidity sang Move.
Tối ưu hóa DeFi: Phương pháp học sâu
Đội ngũ Rachid Guerraoui và Walid Sofiane từ Viện Công nghệ Liên bang Lausanne sẽ phát triển một mô hình học sâu hỗn hợp, nhằm dự đoán khoảng tối ưu trong giao thức DeFi Sui. Mô hình này kết hợp mạng nơ-ron hồi tiếp tăng cường và học tăng cường sâu, đồng thời tích hợp phân tích cảm xúc từ mạng xã hội để nâng cao độ chính xác của dự đoán.
Đánh giá khả năng dự đoán độ biến động SUI
Giáo sư Stavros Degiannakis của Đại học Mở Síp sẽ điều tra hiệu quả của thuật toán SPEC trong việc dự đoán độ biến động của tài sản Sui, tập trung nghiên cứu SUI bằng cách sử dụng dữ liệu giá cao tần và xác minh trên nhiều tài sản blockchain khác nhau.
zkSNARKs trong suốt hậu lượng tử với bộ nhớ thấp
Brett Falk và Pratyush Mishra của Đại học Pennsylvania sẽ tập trung vào việc phát triển zkSNARKs có thể mở rộng, đồng thời giải quyết các thách thức chính như độ phức tạp thời gian của chứng nhân, độ phức tạp không gian và kích thước SRS, nhằm cung cấp các giải pháp chứng minh mã hóa có thể mở rộng sẵn sàng triển khai cho nhiều ứng dụng trong công nghệ blockchain.