Kết quả vòng mới của Giải thưởng Nghiên cứu Học thuật Sui được công bố: 17 dự án nhận 420.000 đô la tài trợ, các trường đại học hàng đầu toàn cầu tham gia.
Kết quả vòng mới của Giải thưởng Nghiên cứu Học thuật Sui được công bố: Các trường đại học hàng đầu thế giới tham gia, 17 dự án nhận hơn 420.000 USD tài trợ
Gần đây, Quỹ Sui đã công bố danh sách những người nhận giải thưởng nghiên cứu học thuật mới. Chương trình này nhằm tài trợ cho các nghiên cứu thúc đẩy sự phát triển của Web3, đặc biệt tập trung vào các mạng 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, có tổng cộng 17 đề xuất từ các trường đại học nổi tiếng quốc tế đã 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 London, Đại học Bách khoa Lausanne và Đại học Quốc gia Singapore.
Tổng quan về các dự án đoạt giải
Nghiên cứu về sự đa dạng của Tổ chức tự trị phi tập trung ( DAO )
Giáo sư Ari Juels tại Đại học Cornell sẽ khám phá bản chất của các tổ chức phi tập trung, thiết lập các chỉ số để đo lường mức độ phi tập trung của DAO, và đưa ra các phương pháp thực tiễn để tăng cường sự phi tập trung bên trong tổ chức.
Giao thức đồng thuận DAG không 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 vòng (DAG) bất đồng bộ ( nhằm nâng cao khả năng chống tấn công và thích ứng với những đối thủ đang thay đổi. Giao thức này nhằm cung cấp tính 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
Giáo sư Arthur Gervais của Đại học London có kế hoạch 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. Dự án này sẽ mở rộng nghiên cứu trước đây về hợp đồng Solidity, tập trung vào việc đánh giá an ninh của hợp đồng thông minh Sui.
Nghiên cứu lĩnh vực giao thức đồng thuận
Giáo sư Christopher Cachin của Đại học Bern sẽ tiến hành khảo sát toàn diện về lĩnh vực đồng thuận hiện tại, cung cấp những hiểu biết mới cho các 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 các giao thức phân tán.
khung xác thực của giao thức oracle phi tập trung
Tiến sĩ Giselle Reis từ Đại học Carnegie Mellon và tiến sĩ Bruno Woltzenlogel Paleo từ Liên minh Djed sẽ tạo ra một khung để phân tích và xác minh nghiêm ngặt các oracle blockchain thông qua các phương pháp hình thức, đảm bảo độ chính xác và công bằng của dữ liệu bên ngoài trong các hợp đồng thông minh.
Nhận diện nút thắt khả năng mở rộng của blockchain
Giáo sư Roger Wattenhofer của Viện Công nghệ Liên bang Zurich sẽ nghiên cứu các nút thắt bắt nguồn từ các lỗi thiết kế hợp đồng thông minh, nhằm nâng cao tiềm năng song song của các ứng dụng blockchain và khám phá tác động của điều chỉnh phí giao dịch đến khả năng song song.
Xác thực cơ học Bullshark giao thức
Giáo sư Ilya Sergey của Đại học Quốc gia Singapore sẽ sử dụng các công cụ xác minh hỗ trợ máy tính hiện đại để xác minh chính thức giao thức Bullshark, thúc đẩy việc hiểu biết về giao thức đồng thuận dựa trên DAG, và cung cấp mô hình đầu tiên được xác minh bằng máy.
Khung tiêu chuẩn chuẩn hóa blockchain
Giáo sư Henry F. Korth từ Đại học Liha đã đề xuất tạo ra một định dạng tiêu chuẩn hóa benchmark cho blockchain, nhằm so sánh công bằng các giải pháp mở rộng lớp một và lớp hai, 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 cơ chế vận hành của nhiều Rollup sử dụng Sui làm lớp sắp xếp.
Giá tối ưu cho giá tắc nghẽn trên thị trường phí địa phương
Giáo sư Abdoulaye Ndiaye của Đại học New York sẽ nghiên cứu thị trường phí địa phương để tối ưu hóa giá cả ùn tắc, thiết lập cơ chế định giá hiệu quả phản ánh tình trạng ùn tắc của mạng lưới, nhằm đạt được phân bổ tài nguyên tốt nhất.
AMM tự động phân mảnh###SAMM(
Giáo sư Ittay Eyal của Viện Công nghệ Israel đang phát triển khái niệm hợp đồng phân mảnh, sử dụng nhiều hợp đồng để tăng cường tính đồng thời. Nghiên cứu này nhằm điều chỉnh cơ chế khuyến khích của người cung cấp thanh khoản và các nhà giao dịch, duy trì nhiều phân mảnh AMM, đạt được AMM phân mảnh 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 ảnh hưởng của việc tiết lộ thông tin riêng tư từ người thiết kế đến các đại lý đối với kết quả thị trường và tương tác chiến lược, cung cấp cái nhìn về động lực và cạnh tranh của thị trường hiện đại.
Ứng dụng mô hình ngôn ngữ lớn để tạo hợp đồng thông minh Sui
Các giáo sư Ken Koedinger và Eason Chen từ Đại học Carnegie Mellon sẽ điều chỉnh các mô hình ngôn ngữ lớn bằng cách sử dụng mã Move và các gợi ý cụ thể của Sui để giải quyết những thách thức mà các mô hình hiện tại gặp phải trong việc tạo ra hợp đồng thông minh bằng ngôn ngữ Move.
COMET: Khung chuyển đổi ngôn ngữ Move
Giáo sư George Giaglis của 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 chức năng và khả năng của Move, đồng thời phát triển một khuôn khổ để giúp các nhà phát triển dễ dàng chuyển sang phát triển trên Move.
Tối ưu hóa DeFi: Phương pháp học sâu
Các giáo sư Rachid Guerraoui và Walid Sofiane từ Viện Công nghệ Liên bang Lausanne sẽ phát triển một mô hình học sâu hỗn hợp cho dự đoán khoảng tốt nhất trong giao thức Sui DeFi, kết hợp mạng nơ-ron hồi tiếp nâng cao và học tăng cường sâu, đồng thời tích hợp phân tích cảm xúc từ mạng xã hội.
Đánh giá khả năng dự đoán biến động của SUI
Giáo sư Stavros Degiannakis của Đại học Mở Cyprus sẽ điều tra hiệu quả của thuật toán SPEC trong việc dự đoán độ biến động của tài sản Sui, sử dụng dữ liệu giá cao cấp chủ yếu tập trung vào SUI và thực hiện xác thực trên nhiều tài sản blockchain khác nhau.
zkSNARKs trong suốt hậu lượng tử với bộ nhớ thấp
Tiến sĩ Brett Falk và Pratyush Mishra từ Đại học Pennsylvania đang nỗ lực phát triển zkSNARKs có thể mở rộng, đồng thời giải quyết ba rào cản lớn là độ phức tạp thời gian của người chứng minh, độ phức tạp không gian và kích thước SRS, nhằm cung cấp giải pháp chứng minh mã hóa có thể mở rộng sẵn sàng triển khai cho các ứng dụng khác nhau 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.
16 thích
Phần thưởng
16
2
Chia sẻ
Bình luận
0/400
DeadTrades_Walking
· 7giờ trước
Tsk tsk, chỉ có 420.000 đô la thôi, thậm chí còn không đủ để mua seed.
Kết quả vòng mới của Giải thưởng Nghiên cứu Học thuật Sui được công bố: 17 dự án nhận 420.000 đô la tài trợ, các trường đại học hàng đầu toàn cầu tham gia.
Kết quả vòng mới của Giải thưởng Nghiên cứu Học thuật Sui được công bố: Các trường đại học hàng đầu thế giới tham gia, 17 dự án nhận hơn 420.000 USD tài trợ
Gần đây, Quỹ Sui đã công bố danh sách những người nhận giải thưởng nghiên cứu học thuật mới. Chương trình này nhằm tài trợ cho các nghiên cứu thúc đẩy sự phát triển của Web3, đặc biệt tập trung vào các mạng 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, có tổng cộng 17 đề xuất từ các trường đại học nổi tiếng quốc tế đã 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 London, Đại học Bách khoa Lausanne và Đại học Quốc gia Singapore.
Tổng quan về các dự án đoạt giải
Nghiên cứu về sự đa dạng của Tổ chức tự trị phi tập trung ( DAO )
Giáo sư Ari Juels tại Đại học Cornell sẽ khám phá bản chất của các tổ chức phi tập trung, thiết lập các chỉ số để đo lường mức độ phi tập trung của DAO, và đưa ra các phương pháp thực tiễn để tăng cường sự phi tập trung bên trong tổ chức.
Giao thức đồng thuận DAG không 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 vòng (DAG) bất đồng bộ ( nhằm nâng cao khả năng chống tấn công và thích ứng với những đối thủ đang thay đổi. Giao thức này nhằm cung cấp tính 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
Giáo sư Arthur Gervais của Đại học London có kế hoạch 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. Dự án này sẽ mở rộng nghiên cứu trước đây về hợp đồng Solidity, tập trung vào việc đánh giá an ninh của hợp đồng thông minh Sui.
Nghiên cứu lĩnh vực giao thức đồng thuận
Giáo sư Christopher Cachin của Đại học Bern sẽ tiến hành khảo sát toàn diện về lĩnh vực đồng thuận hiện tại, cung cấp những hiểu biết mới cho các 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 các giao thức phân tán.
khung xác thực của giao thức oracle phi tập trung
Tiến sĩ Giselle Reis từ Đại học Carnegie Mellon và tiến sĩ Bruno Woltzenlogel Paleo từ Liên minh Djed sẽ tạo ra một khung để phân tích và xác minh nghiêm ngặt các oracle blockchain thông qua các phương pháp hình thức, đảm bảo độ chính xác và công bằng của dữ liệu bên ngoài trong các hợp đồng thông minh.
Nhận diện nút thắt khả năng mở rộng của blockchain
Giáo sư Roger Wattenhofer của Viện Công nghệ Liên bang Zurich sẽ nghiên cứu các nút thắt bắt nguồn từ các lỗi thiết kế hợp đồng thông minh, nhằm nâng cao tiềm năng song song của các ứng dụng blockchain và khám phá tác động của điều chỉnh phí giao dịch đến khả năng song song.
Xác thực cơ học Bullshark giao thức
Giáo sư Ilya Sergey của Đại học Quốc gia Singapore sẽ sử dụng các công cụ xác minh hỗ trợ máy tính hiện đại để xác minh chính thức giao thức Bullshark, thúc đẩy việc hiểu biết về giao thức đồng thuận dựa trên DAG, và cung cấp mô hình đầu tiên được xác minh bằng máy.
Khung tiêu chuẩn chuẩn hóa blockchain
Giáo sư Henry F. Korth từ Đại học Liha đã đề xuất tạo ra một định dạng tiêu chuẩn hóa benchmark cho blockchain, nhằm so sánh công bằng các giải pháp mở rộng lớp một và lớp hai, 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 cơ chế vận hành của nhiều Rollup sử dụng Sui làm lớp sắp xếp.
Giá tối ưu cho giá tắc nghẽn trên thị trường phí địa phương
Giáo sư Abdoulaye Ndiaye của Đại học New York sẽ nghiên cứu thị trường phí địa phương để tối ưu hóa giá cả ùn tắc, thiết lập cơ chế định giá hiệu quả phản ánh tình trạng ùn tắc của mạng lưới, nhằm đạt được phân bổ tài nguyên tốt nhất.
AMM tự động phân mảnh###SAMM(
Giáo sư Ittay Eyal của Viện Công nghệ Israel đang phát triển khái niệm hợp đồng phân mảnh, sử dụng nhiều hợp đồng để tăng cường tính đồng thời. Nghiên cứu này nhằm điều chỉnh cơ chế khuyến khích của người cung cấp thanh khoản và các nhà giao dịch, duy trì nhiều phân mảnh AMM, đạt được AMM phân mảnh 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 ảnh hưởng của việc tiết lộ thông tin riêng tư từ người thiết kế đến các đại lý đối với kết quả thị trường và tương tác chiến lược, cung cấp cái nhìn về động lực và cạnh tranh của thị trường hiện đại.
Ứng dụng mô hình ngôn ngữ lớn để tạo hợp đồng thông minh Sui
Các giáo sư Ken Koedinger và Eason Chen từ Đại học Carnegie Mellon sẽ điều chỉnh các mô hình ngôn ngữ lớn bằng cách sử dụng mã Move và các gợi ý cụ thể của Sui để giải quyết những thách thức mà các mô hình hiện tại gặp phải trong việc tạo ra hợp đồng thông minh bằng ngôn ngữ Move.
COMET: Khung chuyển đổi ngôn ngữ Move
Giáo sư George Giaglis của 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 chức năng và khả năng của Move, đồng thời phát triển một khuôn khổ để giúp các nhà phát triển dễ dàng chuyển sang phát triển trên Move.
Tối ưu hóa DeFi: Phương pháp học sâu
Các giáo sư Rachid Guerraoui và Walid Sofiane từ Viện Công nghệ Liên bang Lausanne sẽ phát triển một mô hình học sâu hỗn hợp cho dự đoán khoảng tốt nhất trong giao thức Sui DeFi, kết hợp mạng nơ-ron hồi tiếp nâng cao và học tăng cường sâu, đồng thời tích hợp phân tích cảm xúc từ mạng xã hội.
Đánh giá khả năng dự đoán biến động của SUI
Giáo sư Stavros Degiannakis của Đại học Mở Cyprus sẽ điều tra hiệu quả của thuật toán SPEC trong việc dự đoán độ biến động của tài sản Sui, sử dụng dữ liệu giá cao cấp chủ yếu tập trung vào SUI và thực hiện xác thực trên nhiều tài sản blockchain khác nhau.
zkSNARKs trong suốt hậu lượng tử với bộ nhớ thấp
Tiến sĩ Brett Falk và Pratyush Mishra từ Đại học Pennsylvania đang nỗ lực phát triển zkSNARKs có thể mở rộng, đồng thời giải quyết ba rào cản lớn là độ phức tạp thời gian của người chứng minh, độ phức tạp không gian và kích thước SRS, nhằm cung cấp giải pháp chứng minh mã hóa có thể mở rộng sẵn sàng triển khai cho các ứng dụng khác nhau trong công nghệ blockchain.