Sui学术研究奖新一轮结果揭晓：全球顶尖高校参与，17个项目获逾42万美元资助

Sui基金会日前公布了新一轮Sui学术研究奖的获奖名单。该计划旨在资助推动Web3发展的研究项目，特别关注区块链网络、智能合约编程以及基于Sui构建的产品相关技术的突破。

在过去两个阶段中，共有17个来自国际知名学府的提案获得批准，总资助金额达425,000美元。参与高校包括韩国科学技术院、伦敦大学学院、洛桑联邦理工学院和新加坡国立大学等。

获奖项目亮点

去中心化自治组织(DAO)的多样性研究

康奈尔大学的Ari Juels教授将探讨DAO的本质，建立衡量去中心化程度的指标，并研究提升组织内部去中心化的实践方法。

自适应安全的异步DAG共识协议

伦敦大学学院的Philipp Jovanovic团队致力于开发一种异步DAG协议，以增强抗攻击能力并适应动态对手环境。该协议旨在提供更高的安全性和适应性，同时保持接近部分同步系统的性能。

基于大型语言模型的Sui智能合约审计

伦敦大学学院的Arthur Gervais团队将利用GPT-4和Claude等先进语言模型，改进Move智能合约的审计过程。该项目基于对Solidity合约的初步研究成果，将重点关注Sui智能合约的安全评估。

共识协议领域研究

伯尔尼大学的Christopher Cachin教授将对当前共识技术进行全面调查，为密码共识协议提供新见解，助力分布式协议的设计优化。

去中心化预言机高可信验证框架

卡内基梅隆大学的Giselle Reis和Djed Alliance的Bruno Woltzenlogel Paleo将开发一个框架，通过形式化方法严格分析和验证区块链预言机。该项目将利用Coq证明管理系统，构建预言机协议和业务模型的全面定义和证明策略库。

区块链可扩展性瓶颈识别

苏黎世联邦理工学院的Roger Wattenhofer团队将研究智能合约设计缺陷导致的可扩展性瓶颈，并探讨交易费用调整对并行化潜力的影响。

Bullshark协议形式化验证

新加坡国立大学的Ilya Sergey教授将利用现代计算机辅助验证工具，对Bullshark协议进行形式化验证，推进对基于DAG的共识协议的理解。

区块链基准标准化框架(BBSF)

利哈伊大学的Henry F. Korth教授将创建一个区块链基准标准化格式，用于公平比较L1区块链和L2扩展方案，为用户和开发者提供链性能的透明洞察。

可扩展去中心化共享排序层构建

韩国科学技术院的Min Suk Kang团队将探索将Bullshark/Mysticeti用作共享排序器算法，研究多个使用Sui作为排序层的Rollup运行机制。

本地费用市场的最优拥堵定价

纽约大学的Abdoulaye Ndiaye教授将研究本地费用市场以优化拥堵定价，建立反映网络拥堵状态的有效定价机制，实现最佳资源分配。

分片自动做市商(SAMM)

以色列理工学院的Ittay Eyal团队正在开发分片合约概念，利用多个合约提高并发性。该项目将探索如何平衡流动性提供者和交易者的激励，以维持多个AMM分片的运作。

竞争机制中的私人信息披露

罗马托尔维亚塔大学的Andrea Attar教授将探索市场机制设计的新方法，研究私人信息披露对市场结果和战略互动的影响，为现代市场动态和竞争提供洞察。

基于大型语言模型的Sui智能合约生成

卡内基梅隆大学的Ken Koedinger和Eason Chen将通过微调大型语言模型，提高其生成Move语言智能合约的能力。该项目将收集Move代码示例，优化提示工程，并比较不同方法下语言模型的表现。

COMET：Move语言过渡比较框架

尼科西亚大学的George Giaglis教授将进行Solidity和Move语言的全面比较分析，深入探讨Move的特性和能力，为开发者提供从Solidity过渡到Move的便利框架。

DeFi优化：深度学习方法

洛桑联邦理工学院的Rachid Guerraoui和Walid Sofiane团队将开发混合深度学习模型，用于Sui DeFi协议中的最优范围预测。该模型结合增强型递归神经网络和深度强化学习，并整合社交媒体情感分析以提高预测准确性。

SUI波动率预测能力评估

塞浦路斯开放大学的Stavros Degiannakis教授将调查SPEC算法在预测Sui资产波动率方面的有效性，利用高频价格数据重点研究SUI，并在多种区块链资产中进行验证。

低内存后量子透明zkSNARKs

宾夕法尼亚大学的Brett Falk和Pratyush Mishra将致力于开发可扩展的zkSNARKs，同时解决证明者时间复杂度、空间复杂度和SRS大小等关键挑战，为区块链技术中的各种应用提供部署就绪的可扩展加密证明方案。