Kết quả mới của Giải thưởng Nghiên cứu Học thuật Sui được công bố: Các trường đại học nổi tiếng toàn cầu tham gia, 17 dự án nhận 420.000 đô la tài trợ
Gần đây, Quỹ Sui đã công bố danh sách người thắng giải trong vòng mới của Giải thưởng Nghiên cứu Học thuật Sui. Chương trình này nhằm tài trợ cho các nghiên cứu thúc đẩy sự phát triển của Web3, đặc biệt chú trọng vào các mạng blockchain, lập trình hợp đồng thông minh và các công nghệ liên quan đến sản phẩm xây dựng trên nền tảng Sui.
Trong hai giai đoạn vừa qua, đã có 17 đề xuất từ các trường đại học danh tiếng quốc tế được phê duyệt, với tổng số tiền tài trợ lên tới 425,000 USD. Các trường tham gia bao gồm Viện Khoa học và Công nghệ Hàn Quốc, Đại học College London, Viện Công nghệ Liên bang Lausanne và Đại học Quốc gia Singapore.
Tóm tắt đề xuất đạt giải
Nghiên cứu về sự đa dạng trong bỏ phiếu của Tổ chức Tự trị Phi tập trung (DAOs)
Đội ngũ do giáo sư Ari Juels của Đại học Cornell lãnh đạo sẽ khám phá bản chất của tổ chức phi tập trung, thiết lập các chỉ số để đo lường mức độ phi tập trung của DAO và nghiên cứu các phương pháp thực tiễn để nâng cao sự phi tập trung trong tổ chức.
Giao thức đồng thuận DAG bất đồng bộ an toàn thích ứng
Tiến sĩ Philipp Jovanovic của Đại học London đã đề xuất phát triển một giao thức đồ thị có hướng không chu trình bất đồng bộ (DAG), nhằm nâng cao khả năng chống lại các cuộc tấn công và thích ứng với môi trường đối thủ đang thay đổi. Giao thức này nhằm cung cấp độ bảo mật và khả năng thích ứng tốt hơn, đồng thời duy trì mức hiệu suất gần với mô hình đồng bộ một phần.
Kiểm toán hợp đồng thông minh Sui dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn
Đội ngũ của Giáo sư Arthur Gervais tại Đại học London dự định sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn như GPT-4-32k và Claude-v2-100k để cải thiện quy trình kiểm toán hợp đồng thông minh Move. Họ sẽ mở rộng phạm vi nghiên cứu sang hợp đồng thông minh Sui dựa trên kinh nghiệm phân tích ban đầu về hợp đồng DeFi Solidity, nhấn mạnh tầm quan trọng của việc thực hiện đánh giá an toàn kịp thời và vững chắc.
Nghiên cứu hệ thống về giao thức đồng thuận mật khẩu
Giáo sư Christopher Cachin tại Đại học Bern sẽ tiến hành điều tra toàn diện về lĩnh vực giao thức đồng thuận hiện tại, cung cấp những cái nhìn mới cho giao thức đồng thuận mật mã, giúp hiểu rõ hơn về các thuật toán hiện có và cung cấp những ý tưởng mới cho việc thiết kế giao thức phân tán.
Khung xác minh độ tin cậy cao của giao thức oracle phi tập trung
Tiến sĩ Giselle Reis từ Đại học Carnegie Mellon và Bruno Woltzenlogel Paleo của Djed Alliance sẽ tạo ra một khuôn khổ để phân tích và xác minh các oracle blockchain một cách nghiêm ngặt thông qua các phương pháp hình thức. Nghiên cứu này sẽ sử dụng hệ thống quản lý chứng minh Coq, phát triển các định nghĩa toàn diện và thư viện chiến lược chứng minh.
Nhận diện các điểm nghẽn khả năng mở rộng của blockchain
Nhóm giáo sư Roger Wattenhofer tại Viện Công nghệ Liên bang Zurich sẽ tập trung vào việc xác định những nút thắt về khả năng mở rộng do các lỗi thiết kế hợp đồng thông minh gây ra, và khám phá cách điều chỉnh phí giao dịch có thể ảnh hưởng đến tiềm năng song song.
Cơ chế xác minh của giao thức đồng thuận 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 chính thức các thuộc tính của giao thức Bullshark, thúc đẩy việc hiểu biết về các giao thức đồng thuận dựa trên DAG, và cung cấp mô hình đầu tiên được xác minh bằng máy cho nghiên cứu hệ thống phân tán.
Khung tiêu chuẩn chuẩn hóa blockchain(BBSF)
Giáo sư Henry F. Korth tại Đại học Lehigh đã đề xuất việc tạo ra một định dạng chuẩn hóa chuẩn mực cho blockchain, nhằm mục đích so sánh công bằng giữa các blockchain L1 và các giải pháp mở rộng L2, cung cấp cái nhìn minh bạch về hiệu suất chuỗi cho người dùng và nhà phát triển.
Xây dựng lớp sắp xếp chia sẻ có thể mở rộng và phi tập trung
Giáo sư Min Suk Kang của Viện Khoa học và Công nghệ Hàn Quốc sẽ khám phá khả năng sử dụng Bullshark/Mysticeti như một thuật toán sắp xếp chia sẻ, nghiên cứu cách để nhiều Rollup sử dụng Sui làm lớp sắp xếp và giải thích giao dịch dựa trên lớp thực thi của chúng.
Thị trường phí địa phương được sử dụng để định giá tắc nghẽn tối ưu
Giáo sư Abdoulaye Ndiaye tại Đại học New York sẽ nghiên cứu thị trường phí địa phương để tối ưu hóa giá cả trong tình trạng ùn tắc, khám phá sự tương đồng giữa việc giao dịch ùn tắc và thực hiện giao dịch trên mạng blockchain, với mục tiêu thiết lập một cơ chế định giá hiệu quả phản ánh trạng thái ùn tắc của mạng.
Nhà tạo lập thị trường tự động phân mảnh(SAMM)
Nhóm giáo sư Ittay Eyal tại Viện Công nghệ Israel đang phát triển khái niệm "hợp đồng phân đoạn", sử dụng nhiều hợp đồng để tăng cường tính đồng thời. Nghiên cứu tập trung vào việc điều chỉnh cơ chế khuyến khích cho nhà cung cấp thanh khoản và các nhà giao dịch, nhằm duy trì nhiều phân đoạn AMM, thực hiện phân đoạn AMM hoàn toàn có thể song song.
Công bố 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 mới trong thiết kế cơ chế thị trường, nghiên cứu tác động của việc nhà thiết kế tiết lộ thông tin cho các đại lý một cách riêng tư đối với kết quả thị trường và tương tác chiến lược, nhằm cung cấp cái nhìn sâu sắc về động lực và cạnh tranh của thị trường hiện đại.
Sử dụng mô hình ngôn ngữ lớn để tạo hợp đồng thông minh Sui
Ken Koedinger và Eason Chen từ Đại học Carnegie Mellon sẽ nghiên cứu cách tinh chỉnh các mô hình ngôn ngữ lớn bằng cách sử dụng mã Move và các gợi ý cụ thể của Sui, nhằm giải quyết những thách thức hiện tại của LLMs trong việc tạo ra hợp đồng thông minh bằng ngôn ngữ Move.
COMET: So sánh độ đo và khung chuyển đổi ngôn ngữ Move
Đội ngũ giáo sư George Giaglis tại Đại học Nicosia sẽ thực hiện phân tích so sánh toàn diện giữa Solidity và Move, nhằm thúc đẩy sự hiểu biết sâu sắc về tính năng và khả năng của Move, cũng như tạo ra một khuôn khổ giúp các nhà phát triển dễ dàng chuyển sang phát triển Move.
Đổi mới DeFi: Tối ưu hóa tính thanh khoản và phí động trên Sui bằng phương pháp học sâu
Rachid Guerraoui và Walid Sofiane từ Học viện Công nghệ Liên bang Lausanne sẽ phát triển một mô hình học sâu hỗn hợp để dự đoán phạm vi tối ưu trong giao thức Sui DeFi, kết hợp mạng nơ-ron hồi tiếp tăng cường, học tăng cường sâu và phân tích cảm xúc trên mạng xã hội nhằm nâng cao khả năng phản ứng của giao thức DeFi đối với sự thay đổi của thị trường.
Đánh giá khả năng dự đoán biến động của SUI
Giáo sư Stavros Degiannakis của Đại học Mở Síp sẽ điều tra hiệu quả của thuật toán SPEC trong dự đoán biến động giá tài sản Sui, sử dụng dữ liệu giá cao cấp chủ yếu tập trung vào SUI và xác thực trên các tài sản blockchain khác.
zkSNARKs trong suốt hậu lượng tử với bộ nhớ thấp
Brett Falk và Pratyush Mishra từ Đại học Pennsylvania sẽ tập trung vào việc phát triển zkSNARKs có thể mở rộng, đồng thời giải quyết ba rào cản chính là độ phức tạp thời gian của người chứng minh, độ phức tạp không gian và kích thước SRS, nhằm cung cấp các giải pháp chứng minh mật mã có thể mở rộng sẵn sàng triển khai cho các ứng dụng khác nhau trong công nghệ blockchain.
Các dự án nghiên cứu này bao trùm nhiều lĩnh vực tiên tiến của công nghệ blockchain, từ tối ưu hóa cơ chế đồng thuận đến an ninh hợp đồng thông minh, từ đổi mới DeFi đến hệ thống chứng minh mã hóa. Những thành quả của chúng dự kiến sẽ mang lại những bước đột phá quan trọng cho hệ sinh thái Sui và toàn bộ ngành công nghiệp blockchain, thúc đẩy sự phát triển hơn nữa của công nghệ Web3.
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.
14 thích
Phần thưởng
14
7
Chia sẻ
Bình luận
0/400
DegenWhisperer
· 2giờ trước
Học thuật làm cơ sở hạ tầng rất ổn
Xem bản gốcTrả lời0
DefiPlaybook
· 21giờ trước
đáng theo dõi các biện pháp
Xem bản gốcTrả lời0
LeekCutter
· 08-02 04:05
Học thuật đến nơi rất đáng tin cậy
Xem bản gốcTrả lời0
HackerWhoCares
· 07-31 13:52
Kinh phí có vẻ hơi ít.
Xem bản gốcTrả lời0
YieldWhisperer
· 07-31 13:52
Triển vọng rất tốt.
Xem bản gốcTrả lời0
SelfStaking
· 07-31 13:45
Người mạnh mẽ xứng đáng được đầu tư
Xem bản gốcTrả lời0
EyeOfTheTokenStorm
· 07-31 13:43
Lại bắt đầu ném tiền rồi, chỉ 420k mà cũng dám nói.
Kết quả vòng mới của Giải thưởng Nghiên cứu Học thuật Sui: 17 dự án được tài trợ 420.000 đô la Mỹ, các trường đại học danh tiếng toàn cầu tham gia
Kết quả mới của Giải thưởng Nghiên cứu Học thuật Sui được công bố: Các trường đại học nổi tiếng toàn cầu tham gia, 17 dự án nhận 420.000 đô la tài trợ
Gần đây, Quỹ Sui đã công bố danh sách người thắng giải trong vòng mới của Giải thưởng Nghiên cứu Học thuật Sui. Chương trình này nhằm tài trợ cho các nghiên cứu thúc đẩy sự phát triển của Web3, đặc biệt chú trọng vào các mạng blockchain, lập trình hợp đồng thông minh và các công nghệ liên quan đến sản phẩm xây dựng trên nền tảng Sui.
Trong hai giai đoạn vừa qua, đã có 17 đề xuất từ các trường đại học danh tiếng quốc tế được phê duyệt, với tổng số tiền tài trợ lên tới 425,000 USD. Các trường tham gia bao gồm Viện Khoa học và Công nghệ Hàn Quốc, Đại học College London, Viện Công nghệ Liên bang Lausanne và Đại học Quốc gia Singapore.
Tóm tắt đề xuất đạt giải
Nghiên cứu về sự đa dạng trong bỏ phiếu của Tổ chức Tự trị Phi tập trung (DAOs)
Đội ngũ do giáo sư Ari Juels của Đại học Cornell lãnh đạo sẽ khám phá bản chất của tổ chức phi tập trung, thiết lập các chỉ số để đo lường mức độ phi tập trung của DAO và nghiên cứu các phương pháp thực tiễn để nâng cao sự phi tập trung trong tổ chức.
Giao thức đồng thuận DAG bất đồng bộ an toàn thích ứng
Tiến sĩ Philipp Jovanovic của Đại học London đã đề xuất phát triển một giao thức đồ thị có hướng không chu trình bất đồng bộ (DAG), nhằm nâng cao khả năng chống lại các cuộc tấn công và thích ứng với môi trường đối thủ đang thay đổi. Giao thức này nhằm cung cấp độ bảo mật và khả năng thích ứng tốt hơn, đồng thời duy trì mức hiệu suất gần với mô hình đồng bộ một phần.
Kiểm toán hợp đồng thông minh Sui dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn
Đội ngũ của Giáo sư Arthur Gervais tại Đại học London dự định sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn như GPT-4-32k và Claude-v2-100k để cải thiện quy trình kiểm toán hợp đồng thông minh Move. Họ sẽ mở rộng phạm vi nghiên cứu sang hợp đồng thông minh Sui dựa trên kinh nghiệm phân tích ban đầu về hợp đồng DeFi Solidity, nhấn mạnh tầm quan trọng của việc thực hiện đánh giá an toàn kịp thời và vững chắc.
Nghiên cứu hệ thống về giao thức đồng thuận mật khẩu
Giáo sư Christopher Cachin tại Đại học Bern sẽ tiến hành điều tra toàn diện về lĩnh vực giao thức đồng thuận hiện tại, cung cấp những cái nhìn mới cho giao thức đồng thuận mật mã, giúp hiểu rõ hơn về các thuật toán hiện có và cung cấp những ý tưởng mới cho việc thiết kế giao thức phân tán.
Khung xác minh độ tin cậy cao của giao thức oracle phi tập trung
Tiến sĩ Giselle Reis từ Đại học Carnegie Mellon và Bruno Woltzenlogel Paleo của Djed Alliance sẽ tạo ra một khuôn khổ để phân tích và xác minh các oracle blockchain một cách nghiêm ngặt thông qua các phương pháp hình thức. Nghiên cứu này sẽ sử dụng hệ thống quản lý chứng minh Coq, phát triển các định nghĩa toàn diện và thư viện chiến lược chứng minh.
Nhận diện các điểm nghẽn khả năng mở rộng của blockchain
Nhóm giáo sư Roger Wattenhofer tại Viện Công nghệ Liên bang Zurich sẽ tập trung vào việc xác định những nút thắt về khả năng mở rộng do các lỗi thiết kế hợp đồng thông minh gây ra, và khám phá cách điều chỉnh phí giao dịch có thể ảnh hưởng đến tiềm năng song song.
Cơ chế xác minh của giao thức đồng thuận 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 chính thức các thuộc tính của giao thức Bullshark, thúc đẩy việc hiểu biết về các giao thức đồng thuận dựa trên DAG, và cung cấp mô hình đầu tiên được xác minh bằng máy cho nghiên cứu hệ thống phân tán.
Khung tiêu chuẩn chuẩn hóa blockchain(BBSF)
Giáo sư Henry F. Korth tại Đại học Lehigh đã đề xuất việc tạo ra một định dạng chuẩn hóa chuẩn mực cho blockchain, nhằm mục đích so sánh công bằng giữa các blockchain L1 và các giải pháp mở rộng L2, cung cấp cái nhìn minh bạch về hiệu suất chuỗi cho người dùng và nhà phát triển.
Xây dựng lớp sắp xếp chia sẻ có thể mở rộng và phi tập trung
Giáo sư Min Suk Kang của Viện Khoa học và Công nghệ Hàn Quốc sẽ khám phá khả năng sử dụng Bullshark/Mysticeti như một thuật toán sắp xếp chia sẻ, nghiên cứu cách để nhiều Rollup sử dụng Sui làm lớp sắp xếp và giải thích giao dịch dựa trên lớp thực thi của chúng.
Thị trường phí địa phương được sử dụng để định giá tắc nghẽn tối ưu
Giáo sư Abdoulaye Ndiaye tại Đại học New York sẽ nghiên cứu thị trường phí địa phương để tối ưu hóa giá cả trong tình trạng ùn tắc, khám phá sự tương đồng giữa việc giao dịch ùn tắc và thực hiện giao dịch trên mạng blockchain, với mục tiêu thiết lập một cơ chế định giá hiệu quả phản ánh trạng thái ùn tắc của mạng.
Nhà tạo lập thị trường tự động phân mảnh(SAMM)
Nhóm giáo sư Ittay Eyal tại Viện Công nghệ Israel đang phát triển khái niệm "hợp đồng phân đoạn", sử dụng nhiều hợp đồng để tăng cường tính đồng thời. Nghiên cứu tập trung vào việc điều chỉnh cơ chế khuyến khích cho nhà cung cấp thanh khoản và các nhà giao dịch, nhằm duy trì nhiều phân đoạn AMM, thực hiện phân đoạn AMM hoàn toàn có thể song song.
Công bố 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 mới trong thiết kế cơ chế thị trường, nghiên cứu tác động của việc nhà thiết kế tiết lộ thông tin cho các đại lý một cách riêng tư đối với kết quả thị trường và tương tác chiến lược, nhằm cung cấp cái nhìn sâu sắc về động lực và cạnh tranh của thị trường hiện đại.
Sử dụng mô hình ngôn ngữ lớn để tạo hợp đồng thông minh Sui
Ken Koedinger và Eason Chen từ Đại học Carnegie Mellon sẽ nghiên cứu cách tinh chỉnh các mô hình ngôn ngữ lớn bằng cách sử dụng mã Move và các gợi ý cụ thể của Sui, nhằm giải quyết những thách thức hiện tại của LLMs trong việc tạo ra hợp đồng thông minh bằng ngôn ngữ Move.
COMET: So sánh độ đo và khung chuyển đổi ngôn ngữ Move
Đội ngũ giáo sư George Giaglis tại Đại học Nicosia sẽ thực hiện phân tích so sánh toàn diện giữa Solidity và Move, nhằm thúc đẩy sự hiểu biết sâu sắc về tính năng và khả năng của Move, cũng như tạo ra một khuôn khổ giúp các nhà phát triển dễ dàng chuyển sang phát triển Move.
Đổi mới DeFi: Tối ưu hóa tính thanh khoản và phí động trên Sui bằng phương pháp học sâu
Rachid Guerraoui và Walid Sofiane từ Học viện Công nghệ Liên bang Lausanne sẽ phát triển một mô hình học sâu hỗn hợp để dự đoán phạm vi tối ưu trong giao thức Sui DeFi, kết hợp mạng nơ-ron hồi tiếp tăng cường, học tăng cường sâu và phân tích cảm xúc trên mạng xã hội nhằm nâng cao khả năng phản ứng của giao thức DeFi đối với sự thay đổi của thị trường.
Đánh giá khả năng dự đoán biến động của SUI
Giáo sư Stavros Degiannakis của Đại học Mở Síp sẽ điều tra hiệu quả của thuật toán SPEC trong dự đoán biến động giá tài sản Sui, sử dụng dữ liệu giá cao cấp chủ yếu tập trung vào SUI và xác thực trên các tài sản blockchain khác.
zkSNARKs trong suốt hậu lượng tử với bộ nhớ thấp
Brett Falk và Pratyush Mishra từ Đại học Pennsylvania sẽ tập trung vào việc phát triển zkSNARKs có thể mở rộng, đồng thời giải quyết ba rào cản chính là độ phức tạp thời gian của người chứng minh, độ phức tạp không gian và kích thước SRS, nhằm cung cấp các giải pháp chứng minh mật mã có thể mở rộng sẵn sàng triển khai cho các ứng dụng khác nhau trong công nghệ blockchain.
Các dự án nghiên cứu này bao trùm nhiều lĩnh vực tiên tiến của công nghệ blockchain, từ tối ưu hóa cơ chế đồng thuận đến an ninh hợp đồng thông minh, từ đổi mới DeFi đến hệ thống chứng minh mã hóa. Những thành quả của chúng dự kiến sẽ mang lại những bước đột phá quan trọng cho hệ sinh thái Sui và toàn bộ ngành công nghiệp blockchain, thúc đẩy sự phát triển hơn nữa của công nghệ Web3.