Sui объявляет о новом раунде академических исследовательских грантов, 17 проектов получили финансирование более чем на 420000 долларов США
Недавно Фонд Sui опубликовал список победителей последнего раунда наград за академические исследования. Эта программа финансирования направлена на поддержку исследовательских проектов, способствующих развитию Web3, в частности, в области технологических прорывов в сетях блокчейн, программировании смарт-контрактов и продуктах, построенных на Sui.
В течение последних двух этапов было одобрено 17 исследовательских предложений от известных университетов мира, общий объем финансирования составил 425 000 долларов США. Участвовали такие вузы, как Корейский университет науки и технологии, Университет Лондонского колледжа, Федеральная политехническая школа Лозанны и Национальный университет Сингапура.
Обзор награжденных проектов
Исследование разнообразия децентрализованных автономных организаций ( DAO )
Исследовательская группа Корнеллского университета начнет работу над решением основных вопросов DAO, создавая показатели для измерения степени децентрализации и исследуя практические методы повышения децентрализации внутри организаций.
Повышение безопасности консенсуса асинхронного DAG-протокола
Проект Университетского колледжа Лондона направлен на разработку протокола асинхронного ориентированного ациклического графа (DAG), чтобы улучшить устойчивость к атакам и адаптироваться к изменяющейся угрозе. Этот протокол обеспечит лучшую безопасность и адаптивность при сохранении высокой производительности.
Использование больших языковых моделей для аудита смарт-контрактов Sui
Еще одна команда из Лондонского университетского колледжа планирует использовать крупные языковые модели, такие как GPT-4-32k и Claude-v2-100k, чтобы повысить эффективность аудита смарт-контрактов Move. Они расширят область исследования до смарт-контрактов Sui, основываясь на предыдущем опыте анализа контрактов Solidity.
Полное исследование в области консенсусных протоколов
Исследователи Университета Берна проведут всестороннее исследование текущей области соглашений, предоставив новые идеи для криптографических соглашений, что поможет лучше понять существующие алгоритмы и предложить новые подходы для проектирования распределённых протоколов.
Проект, созданный в сотрудничестве Университета Карнеги-Меллона и Djed Alliance, разработает структуру для строгого анализа и верификации блокчейн-прорицателей с помощью формализованных методов. Это крайне важно для обеспечения точности и справедливости внешних данных в смарт-контрактах.
Определение узких мест масштабируемости блокчейна
Исследование Федеральной политехнической школы Цюриха направлено на выявление узких мест производительности, возникающих из-за недостатков в проектировании смарт-контрактов, и изучение того, как увеличение комиссий за транзакции может повысить потенциал параллелизации.
Формальная проверка протокола Bullshark
Проект Национального университета Сингапура будет использовать современные инструменты компьютерной верификации для формальной проверки протокола Bullshark, продвигая понимание основанных на DAG консенсус-протоколов.
Стандартная рамка оценки производительности блокчейна
Исследователи Университета Лихай планируют создать стандартный формат бенчмаркинга для справедливого сравнения производительности различных L1 блокчейнов и L2 решений по расширению, чтобы предоставить пользователям и разработчикам прозрачные данные о производительности цепочки.
Построение масштабируемого децентрализованного слоя общего порядка
Проект Корейского института науки и технологии будет исследовать возможность использования Bullshark/Mysticeti в качестве алгоритма совместной сортировки, чтобы несколько Rollup могли использовать Sui в качестве слоя сортировки.
Оптимизация механизма ценообразования при блокировке блокчейна
Исследование Нью-Йоркского университета сосредоточено на местном рынке сборов для оптимизации цен на заторы, с целью создания эффективного механизма ценообразования, отражающего состояние сетевых заторов, для достижения оптимального распределения ресурсов.
Автоматический маркетмейкер для шардирования (AMM) разработки
Израильский технологический институт разрабатывает концепцию фрагментированных контрактов, использующих несколько контрактов для повышения параллелизма. Их цель - настроить механизмы стимулов, поддерживать несколько фрагментированных AMM и реализовать полностью параллелизуемый фрагментированный AMM.
Исследование раскрытия конфиденциальной информации на рынке механизмов
Проект Римского университета Тольятти исследует новые методы проектирования рыночных механизмов и изучает, как раскрытие информации дизайнерами агентам в частном порядке влияет на рыночные результаты, с целью предоставления глубокого понимания современных рыночных динамик.
Использование больших языковых моделей для генерации умных контрактов Sui
Исследовательская группа Университета Карнеги-Меллон планирует доработать большие языковые модели, используя код Move и специфические подсказки Sui, чтобы решить текущие проблемы моделей при генерации интеллектуальных контрактов на языке Move.
Фреймворк трансформации разработки на языке Move
Проект Университета Никосии будет проводить всесторонний сравнительный анализ между Solidity и Move, направленный на то, чтобы помочь разработчикам лучше понять характеристики и возможности Move, а также упростить процесс перехода от разработки на Solidity к разработке на Move.
Оптимизационное решение DeFi на основе глубокого обучения
Исследователи Федерального технологического института Лозанны разработают гибридную модель глубокого обучения для оптимального прогнозирования диапазона в протоколе Sui DeFi, сочетая усовершенствованные рекуррентные нейронные сети, глубокое обучение с подкреплением и анализ настроений в социальных сетях для повышения точности прогнозов.
Оценка способности прогнозирования волатильности SUI
Проект Открытого университета Кипра будет исследовать эффективность алгоритма SPEC в предсказании волатильности активов Sui, с основным вниманием на SUI, и проведёт валидацию на различных блокчейн-активах.
низкая память после квантового прозрачного нулевого знания
Исследование Университета Пенсильвании направлено на разработку масштабируемых zkSNARK, путем одновременного решения трех основных препятствий: временной сложности доказателя, пространственной сложности и размера SRS, для предоставления готовых к развертыванию масштабируемых криптографических доказательств для различных приложений в блокчейн-технологиях.
Эти исследовательские проекты охватывают несколько передовых областей технологии блокчейн, от децентрализованного управления до оптимизации производительности, от безопасности смарт-контрактов до проектирования рыночных механизмов. Поддерживая эти академические исследования, фонд Sui стремится способствовать технологическому прогрессу и инновациям в экосистеме блокчейн в целом.
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
20 Лайков
Награда
20
6
Поделиться
комментарий
0/400
EyeOfTheTokenStorm
· 07-25 14:57
42w刀 обвалился в цене just these? Я рекомендую обратить внимание на данные количественного анализа...
Посмотреть ОригиналОтветить0
JustHereForAirdrops
· 07-25 00:35
Снова раздают деньги, готовьтесь к Клиповым купонам.
Посмотреть ОригиналОтветить0
rekt_but_resilient
· 07-22 17:32
42w что не стоит вкладывать, так это эти горячие темы
Посмотреть ОригиналОтветить0
Blockwatcher9000
· 07-22 17:26
Кто-то берет деньги, но этого недостаточно для того, чтобы просто взять без оплаты.
Фонд Sui финансирует 17 научных исследований, общая сумма превышает 420 000 долларов США для продвижения инноваций в Web3.
Sui объявляет о новом раунде академических исследовательских грантов, 17 проектов получили финансирование более чем на 420000 долларов США
Недавно Фонд Sui опубликовал список победителей последнего раунда наград за академические исследования. Эта программа финансирования направлена на поддержку исследовательских проектов, способствующих развитию Web3, в частности, в области технологических прорывов в сетях блокчейн, программировании смарт-контрактов и продуктах, построенных на Sui.
В течение последних двух этапов было одобрено 17 исследовательских предложений от известных университетов мира, общий объем финансирования составил 425 000 долларов США. Участвовали такие вузы, как Корейский университет науки и технологии, Университет Лондонского колледжа, Федеральная политехническая школа Лозанны и Национальный университет Сингапура.
Обзор награжденных проектов
Исследование разнообразия децентрализованных автономных организаций ( DAO )
Исследовательская группа Корнеллского университета начнет работу над решением основных вопросов DAO, создавая показатели для измерения степени децентрализации и исследуя практические методы повышения децентрализации внутри организаций.
Повышение безопасности консенсуса асинхронного DAG-протокола
Проект Университетского колледжа Лондона направлен на разработку протокола асинхронного ориентированного ациклического графа (DAG), чтобы улучшить устойчивость к атакам и адаптироваться к изменяющейся угрозе. Этот протокол обеспечит лучшую безопасность и адаптивность при сохранении высокой производительности.
Использование больших языковых моделей для аудита смарт-контрактов Sui
Еще одна команда из Лондонского университетского колледжа планирует использовать крупные языковые модели, такие как GPT-4-32k и Claude-v2-100k, чтобы повысить эффективность аудита смарт-контрактов Move. Они расширят область исследования до смарт-контрактов Sui, основываясь на предыдущем опыте анализа контрактов Solidity.
Полное исследование в области консенсусных протоколов
Исследователи Университета Берна проведут всестороннее исследование текущей области соглашений, предоставив новые идеи для криптографических соглашений, что поможет лучше понять существующие алгоритмы и предложить новые подходы для проектирования распределённых протоколов.
Рамки проверки протокола децентрализованного оракула
Проект, созданный в сотрудничестве Университета Карнеги-Меллона и Djed Alliance, разработает структуру для строгого анализа и верификации блокчейн-прорицателей с помощью формализованных методов. Это крайне важно для обеспечения точности и справедливости внешних данных в смарт-контрактах.
Определение узких мест масштабируемости блокчейна
Исследование Федеральной политехнической школы Цюриха направлено на выявление узких мест производительности, возникающих из-за недостатков в проектировании смарт-контрактов, и изучение того, как увеличение комиссий за транзакции может повысить потенциал параллелизации.
Формальная проверка протокола Bullshark
Проект Национального университета Сингапура будет использовать современные инструменты компьютерной верификации для формальной проверки протокола Bullshark, продвигая понимание основанных на DAG консенсус-протоколов.
Стандартная рамка оценки производительности блокчейна
Исследователи Университета Лихай планируют создать стандартный формат бенчмаркинга для справедливого сравнения производительности различных L1 блокчейнов и L2 решений по расширению, чтобы предоставить пользователям и разработчикам прозрачные данные о производительности цепочки.
Построение масштабируемого децентрализованного слоя общего порядка
Проект Корейского института науки и технологии будет исследовать возможность использования Bullshark/Mysticeti в качестве алгоритма совместной сортировки, чтобы несколько Rollup могли использовать Sui в качестве слоя сортировки.
Оптимизация механизма ценообразования при блокировке блокчейна
Исследование Нью-Йоркского университета сосредоточено на местном рынке сборов для оптимизации цен на заторы, с целью создания эффективного механизма ценообразования, отражающего состояние сетевых заторов, для достижения оптимального распределения ресурсов.
Автоматический маркетмейкер для шардирования (AMM) разработки
Израильский технологический институт разрабатывает концепцию фрагментированных контрактов, использующих несколько контрактов для повышения параллелизма. Их цель - настроить механизмы стимулов, поддерживать несколько фрагментированных AMM и реализовать полностью параллелизуемый фрагментированный AMM.
Исследование раскрытия конфиденциальной информации на рынке механизмов
Проект Римского университета Тольятти исследует новые методы проектирования рыночных механизмов и изучает, как раскрытие информации дизайнерами агентам в частном порядке влияет на рыночные результаты, с целью предоставления глубокого понимания современных рыночных динамик.
Использование больших языковых моделей для генерации умных контрактов Sui
Исследовательская группа Университета Карнеги-Меллон планирует доработать большие языковые модели, используя код Move и специфические подсказки Sui, чтобы решить текущие проблемы моделей при генерации интеллектуальных контрактов на языке Move.
Фреймворк трансформации разработки на языке Move
Проект Университета Никосии будет проводить всесторонний сравнительный анализ между Solidity и Move, направленный на то, чтобы помочь разработчикам лучше понять характеристики и возможности Move, а также упростить процесс перехода от разработки на Solidity к разработке на Move.
Оптимизационное решение DeFi на основе глубокого обучения
Исследователи Федерального технологического института Лозанны разработают гибридную модель глубокого обучения для оптимального прогнозирования диапазона в протоколе Sui DeFi, сочетая усовершенствованные рекуррентные нейронные сети, глубокое обучение с подкреплением и анализ настроений в социальных сетях для повышения точности прогнозов.
Оценка способности прогнозирования волатильности SUI
Проект Открытого университета Кипра будет исследовать эффективность алгоритма SPEC в предсказании волатильности активов Sui, с основным вниманием на SUI, и проведёт валидацию на различных блокчейн-активах.
низкая память после квантового прозрачного нулевого знания
Исследование Университета Пенсильвании направлено на разработку масштабируемых zkSNARK, путем одновременного решения трех основных препятствий: временной сложности доказателя, пространственной сложности и размера SRS, для предоставления готовых к развертыванию масштабируемых криптографических доказательств для различных приложений в блокчейн-технологиях.
Эти исследовательские проекты охватывают несколько передовых областей технологии блокчейн, от децентрализованного управления до оптимизации производительности, от безопасности смарт-контрактов до проектирования рыночных механизмов. Поддерживая эти академические исследования, фонд Sui стремится способствовать технологическому прогрессу и инновациям в экосистеме блокчейн в целом.