Оголошено новий раунд фінансування наукових досліджень Sui: участь беруть провідні університети світу, 17 проектів отримали понад 420 тисяч доларів підтримки
Нещодавно Фонд Sui оголосив список переможців нового раунду фінансування академічних досліджень. Ця програма спрямована на підтримку досліджень, що сприяють розвитку технології Web3, зокрема в галузях блокчейн-мереж, програмування смарт-контрактів та продуктів, побудованих на основі Sui.
Протягом останніх двох етапів було схвалено 17 дослідницьких пропозицій від міжнародно відомих університетів, загальна сума фінансування склала 425,000 доларів США. Участь взяли такі університети, як Корейський науково-технологічний інститут, Університет Лондона, Федеральна політехнічна школа Лозанни та Національний університет Сінгапуру.
Огляд нагороджених пропозицій
Дослідження різноманітності групи голосування DAO
Дослідна команда Корнелльського університету вивчить сутність децентралізованих організацій, розробить показники для вимірювання ступеня децентралізації DAO та представить практичні методи для підвищення децентралізації всередині організації.
Дослідники Лондонського університету коледжу запропонували розробку асинхронного DAG-протоколу для підвищення стійкості до атак і адаптації до змінюваного середовища суперника. Цей протокол має на меті забезпечити кращу безпеку та адаптивність, ніж поточні частково синхронні моделі.
Аудит смарт-контрактів Sui на основі великих мовних моделей
Інша команда з Лондонського університету планує використовувати великі мовні моделі, такі як GPT-4-32k та Claude-v2-100k, для покращення процесу аудиту смарт-контрактів Move. Вони розширять обсяг дослідження до смарт-контрактів Sui на основі попереднього досвіду аналізу контрактів Solidity.
Дослідження в галузі консенсусних протоколів
Проект Бернського університету буде досліджувати сучасну область технологій консенсусу, надаючи нові інсайти для криптографічних протоколів консенсусу, що допоможе краще зрозуміти існуючі алгоритми та забезпечити нові ідеї для розробки розподілених протоколів.
Децентралізована платформа верифікації оракулів
Університет Карнегі-Меллона та альянс Djed співпрацюють у розробці рамки для строгого аналізу та верифікації блокчейн-пророцтв за допомогою формалізованих методів. Цей проект використовуватиме систему управління доказами Coq для розробки всеосяжної бібліотеки визначень і стратегій доказів.
Визначення вузьких місць масштабованості блокчейну
Дослідження Федеральної політехнічної школи Цюріха спрямоване на виявлення продуктивних вузьких місць, що виникають внаслідок дефектів проектування смарт-контрактів, а також на дослідження того, як коригування комісій за транзакції може покращити потенціал паралелізації.
Механізована верифікація Bullshark протоколу
Проект Національного університету Сінгапуру використовуватиме сучасні інструменти комп'ютерної допомоги для формальної верифікації властивостей Bullshark, сприяючи дослідженню консенсусних протоколів на основі DAG.
Рамка базових стандартів блокчейну
Університет Ліхай запропонував створити стандартизований формат базового рівня блокчейну для справедливого порівняння L1 блокчейнів та L2 рішень з розширення, щоб надати користувачам та розробникам прозоре уявлення про продуктивність ланцюга.
Корейський інститут науки і технологій вивчатиме можливість використання Bullshark/Mysticeti в якості алгоритму спільного сортування, досліджуючи, як запускати кілька Rollup, які використовують Sui як шар сортування.
Оптимізація місцевого ринку зборів та ціноутворення в умовах заторів
Дослідження Нью-Йоркського університету вивчає місцевий ринок витрат для оптимізації цін на затори, з метою створення ефективного механізму ціноутворення, що відображає стан заторів у мережі, щоб досягти оптимального розподілу ресурсів.
Автоматизований маркет-мейкер для фрагментації
Техніон (Ізраїльський технологічний інститут) розробляє концепцію шардінгових контрактів, використовуючи кілька контрактів для підвищення паралельності. Проект дослідить, як налаштувати механізми стимулювання для підтримки кількох шардованих AMM, реалізуючи повністю паралельний шардований AMM.
Розкриття приватної інформації в конкурентних механізмах
Дослідження Римського університету Тревізо вивчає нові методи проектування ринкових механізмів, розслідує вплив закритого розкриття інформації проектувальниками агентам на результати ринку, з метою надання уявлення про сучасну динаміку ринку та конкуренцію.
Генерація смарт-контрактів Sui на основі великих мовних моделей
Команда університету Карнегі-Меллона вивчатиме, як використовувати код Move та специфічні підказки Sui для тонкої настройки великих мовних моделей для кращого генерування смарт-контрактів Sui.
Перетворення мови Move: порівняльні метрики та рамки
Університет Нікосії проведе всебічний порівняльний аналіз між Solidity і Move, з метою сприяння глибшому розумінню функцій і можливостей Move, а також допомогти розробникам легше перейти до використання Move для розробки.
Оптимізація ліквідності та динамічних зборів Sui DeFi на основі глибокого навчання
Лозаннський федеральний політехнічний інститут розробить гібридну модель глибокого навчання для оптимального прогнозування діапазону в протоколі Sui DeFi, поєднуючи покращені рекурентні нейронні мережі, глибоке підкріплювальне навчання та аналіз емоцій у соціальних мережах.
Оцінка здатності прогнозування волатильності SUI
Кіпрський відкритий університет проведе дослідження ефективності алгоритму SPEC у прогнозуванні волатильності активів Sui, зосереджуючи увагу на SUI та перевіряючи його на різних блокчейн-активах.
низькопам'ятні постквантові прозорі zkSNARKs
Дослідження Університету Пенсильванії має на меті розробку масштабованих zkSNARKs, одночасно вирішуючи три основні перешкоди: часову складність доказувача, просторову складність та розмір SRS, щоб надати готові до впровадження масштабовані криптографічні докази для різних застосувань у технології блокчейн.
Ці дослідницькі проекти охоплюють кілька ключових областей технології блокчейн, від механізмів консенсусу до безпеки смарт-контрактів, від оптимізації DeFi до захисту конфіденційності. Їхні результати обіцяють принести важливі прориви та інновації для екосистеми Sui та всієї індустрії блокчейн.
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.
14 лайків
Нагородити
14
6
Поділіться
Прокоментувати
0/400
nft_widow
· 07-25 19:58
Ці гроші витрачено на 42W
Переглянути оригіналвідповісти на0
FlashLoanKing
· 07-25 19:57
Академічний проект Обман для дурнів, правда?
Переглянути оригіналвідповісти на0
MEVHunter
· 07-25 19:55
мля... лише 420k? слабке альфа витік з низьким пул пам'яті експозицією
Переглянути оригіналвідповісти на0
NonFungibleDegen
· 07-25 19:50
брат, 420к? ngmi серйозно... уні версії потрібен більший альфа, ніж це, якщо чесно
Переглянути оригіналвідповісти на0
TokenDustCollector
· 07-25 19:42
Так багато рису вбухали в науку, а коли моя монета зросте?
Переглянути оригіналвідповісти на0
MidnightSeller
· 07-25 19:36
Спочатку це були старші студенти університету Блокчейн, а тепер що?
Фонд Sui оголосив про новий етап академічного фінансування, 17 проектів отримали підтримку в розмірі 420 000 доларів.
Оголошено новий раунд фінансування наукових досліджень Sui: участь беруть провідні університети світу, 17 проектів отримали понад 420 тисяч доларів підтримки
Нещодавно Фонд Sui оголосив список переможців нового раунду фінансування академічних досліджень. Ця програма спрямована на підтримку досліджень, що сприяють розвитку технології Web3, зокрема в галузях блокчейн-мереж, програмування смарт-контрактів та продуктів, побудованих на основі Sui.
Протягом останніх двох етапів було схвалено 17 дослідницьких пропозицій від міжнародно відомих університетів, загальна сума фінансування склала 425,000 доларів США. Участь взяли такі університети, як Корейський науково-технологічний інститут, Університет Лондона, Федеральна політехнічна школа Лозанни та Національний університет Сінгапуру.
Огляд нагороджених пропозицій
Дослідження різноманітності групи голосування DAO
Дослідна команда Корнелльського університету вивчить сутність децентралізованих організацій, розробить показники для вимірювання ступеня децентралізації DAO та представить практичні методи для підвищення децентралізації всередині організації.
Адаптивна безпека консенсусу асинхронного DAG-протоколу
Дослідники Лондонського університету коледжу запропонували розробку асинхронного DAG-протоколу для підвищення стійкості до атак і адаптації до змінюваного середовища суперника. Цей протокол має на меті забезпечити кращу безпеку та адаптивність, ніж поточні частково синхронні моделі.
Аудит смарт-контрактів Sui на основі великих мовних моделей
Інша команда з Лондонського університету планує використовувати великі мовні моделі, такі як GPT-4-32k та Claude-v2-100k, для покращення процесу аудиту смарт-контрактів Move. Вони розширять обсяг дослідження до смарт-контрактів Sui на основі попереднього досвіду аналізу контрактів Solidity.
Дослідження в галузі консенсусних протоколів
Проект Бернського університету буде досліджувати сучасну область технологій консенсусу, надаючи нові інсайти для криптографічних протоколів консенсусу, що допоможе краще зрозуміти існуючі алгоритми та забезпечити нові ідеї для розробки розподілених протоколів.
Децентралізована платформа верифікації оракулів
Університет Карнегі-Меллона та альянс Djed співпрацюють у розробці рамки для строгого аналізу та верифікації блокчейн-пророцтв за допомогою формалізованих методів. Цей проект використовуватиме систему управління доказами Coq для розробки всеосяжної бібліотеки визначень і стратегій доказів.
Визначення вузьких місць масштабованості блокчейну
Дослідження Федеральної політехнічної школи Цюріха спрямоване на виявлення продуктивних вузьких місць, що виникають внаслідок дефектів проектування смарт-контрактів, а також на дослідження того, як коригування комісій за транзакції може покращити потенціал паралелізації.
Механізована верифікація Bullshark протоколу
Проект Національного університету Сінгапуру використовуватиме сучасні інструменти комп'ютерної допомоги для формальної верифікації властивостей Bullshark, сприяючи дослідженню консенсусних протоколів на основі DAG.
Рамка базових стандартів блокчейну
Університет Ліхай запропонував створити стандартизований формат базового рівня блокчейну для справедливого порівняння L1 блокчейнів та L2 рішень з розширення, щоб надати користувачам та розробникам прозоре уявлення про продуктивність ланцюга.
Побудова масштабованого децентралізованого шару спільних послідовностей
Корейський інститут науки і технологій вивчатиме можливість використання Bullshark/Mysticeti в якості алгоритму спільного сортування, досліджуючи, як запускати кілька Rollup, які використовують Sui як шар сортування.
Оптимізація місцевого ринку зборів та ціноутворення в умовах заторів
Дослідження Нью-Йоркського університету вивчає місцевий ринок витрат для оптимізації цін на затори, з метою створення ефективного механізму ціноутворення, що відображає стан заторів у мережі, щоб досягти оптимального розподілу ресурсів.
Автоматизований маркет-мейкер для фрагментації
Техніон (Ізраїльський технологічний інститут) розробляє концепцію шардінгових контрактів, використовуючи кілька контрактів для підвищення паралельності. Проект дослідить, як налаштувати механізми стимулювання для підтримки кількох шардованих AMM, реалізуючи повністю паралельний шардований AMM.
Розкриття приватної інформації в конкурентних механізмах
Дослідження Римського університету Тревізо вивчає нові методи проектування ринкових механізмів, розслідує вплив закритого розкриття інформації проектувальниками агентам на результати ринку, з метою надання уявлення про сучасну динаміку ринку та конкуренцію.
Генерація смарт-контрактів Sui на основі великих мовних моделей
Команда університету Карнегі-Меллона вивчатиме, як використовувати код Move та специфічні підказки Sui для тонкої настройки великих мовних моделей для кращого генерування смарт-контрактів Sui.
Перетворення мови Move: порівняльні метрики та рамки
Університет Нікосії проведе всебічний порівняльний аналіз між Solidity і Move, з метою сприяння глибшому розумінню функцій і можливостей Move, а також допомогти розробникам легше перейти до використання Move для розробки.
Оптимізація ліквідності та динамічних зборів Sui DeFi на основі глибокого навчання
Лозаннський федеральний політехнічний інститут розробить гібридну модель глибокого навчання для оптимального прогнозування діапазону в протоколі Sui DeFi, поєднуючи покращені рекурентні нейронні мережі, глибоке підкріплювальне навчання та аналіз емоцій у соціальних мережах.
Оцінка здатності прогнозування волатильності SUI
Кіпрський відкритий університет проведе дослідження ефективності алгоритму SPEC у прогнозуванні волатильності активів Sui, зосереджуючи увагу на SUI та перевіряючи його на різних блокчейн-активах.
низькопам'ятні постквантові прозорі zkSNARKs
Дослідження Університету Пенсильванії має на меті розробку масштабованих zkSNARKs, одночасно вирішуючи три основні перешкоди: часову складність доказувача, просторову складність та розмір SRS, щоб надати готові до впровадження масштабовані криптографічні докази для різних застосувань у технології блокчейн.
Ці дослідницькі проекти охоплюють кілька ключових областей технології блокчейн, від механізмів консенсусу до безпеки смарт-контрактів, від оптимізації DeFi до захисту конфіденційності. Їхні результати обіцяють принести важливі прориви та інновації для екосистеми Sui та всієї індустрії блокчейн.