Sui оголосила про новий раунд академічних дослідницьких грантів, 17 проєктів отримали фінансування понад 420 тисяч доларів
Нещодавно Фонд Sui оголосив список переможців останнього раунду наукових досліджень. Ця програма фінансування має на меті підтримати дослідницькі проекти, які сприяють розвитку Web3, особливо в таких технічних проривних напрямках, як блокчейн-мережі, програмування смарт-контрактів та продукти, побудовані на базі Sui.
Протягом останніх двох етапів було затверджено 17 наукових пропозицій з відомих університетів світу, загальна сума фінансування склала 425,000 доларів США. Участь у проекті взяли такі університети, як Корейський науково-технічний інститут, Університет Лондона, Федеральна політехніка Лозанни та Національний університет Сінгапуру.
Огляд нагороджених проєктів
Дослідження різноманітності децентралізованих автономних організацій ( DAO )
Дослідницька команда Корнельського університету розпочне роботу над вирішенням сутнісних проблем DAO, створюючи показники для вимірювання рівня децентралізації та вивчаючи практичні методи підвищення децентралізації в організації.
Підвищення безпеки консенсусу асинхронного DAG-протоколу
Проект Університетського коледжу Лондона має на меті розробку асинхронного орієнтованого ациклічного графіка (DAG) протоколу, щоб підвищити стійкість до атак і адаптуватися до змінюваного середовища загроз. Цей протокол забезпечить кращу безпеку та адаптивність при збереженні високої продуктивності.
Використання великих мовних моделей для аудиту смарт-контрактів Sui
Інша команда з Університетського коледжу Лондона планує використати великі мовні моделі, такі як GPT-4-32k та Claude-v2-100k, щоб підвищити ефективність аудиту смарт-контрактів Move. Вони розширять обсяг досліджень до смарт-контрактів Sui, базуючись на попередньому досвіді аналізу контрактів Solidity.
Повне дослідження в області консенсусних протоколів
Дослідники університету Берна проведуть всебічне дослідження поточної сфери консенсусних протоколів, щоб надати нові уявлення про криптографічні консенсусні протоколи, що сприятиме кращому розумінню існуючих алгоритмів і надасть нові ідеї для розробки розподілених протоколів.
Проект, створений у співпраці університету Карнегі-Меллона з Djed Alliance, розробить структуру для строгого аналізу та верифікації блокчейн-пророцтв за допомогою формальних методів. Це є критично важливим для забезпечення точності та справедливості зовнішніх даних у смарт-контрактах.
Визначення вузьких місць у масштабованості блокчейну
Дослідження Федеральної політехнічної школи Цюриха спрямоване на виявлення продуктивних вузьких місць, що виникають через недоліки проектування смарт-контрактів, а також на вивчення того, як за допомогою коригування комісій за транзакції можна підвищити потенціал паралелізації.
Формальна верифікація протоколу Bullshark
Проект Національного університету Сінгапуру використовуватиме сучасні інструменти комп'ютерної допомоги для формальної верифікації протоколу Bullshark, просуваючи розуміння консенсусних протоколів на основі DAG.
Стандартна рамка оцінки продуктивності блокчейну
Дослідники університету Ліхай планують створити стандартизований формат бенчмарку для справедливого порівняння продуктивності різних L1 блокчейнів та L2 рішень розширення, надаючи користувачам та розробникам прозорі інсайти про продуктивність ланцюга.
створення масштабованого децентралізованого шару спільного сортування
Проект Корейського національного університету науки і технологій вивчатиме можливість використання Bullshark/Mysticeti як алгоритму спільного сортування, що дозволить кільком Rollup використовувати Sui в якості шару сортування.
оптимізація механізму ціноутворення при заторах у блокчейні
Дослідження Нью-Йоркського університету зосереджено на місцевих ринках зборів для оптимізації ціноутворення на основі заторів, з метою створення ефективного механізму ціноутворення, що відображає стан заторів у мережі, для досягнення оптимального розподілу ресурсів.
Автоматичний маркет-мейкер для фрагментації ( AMM ) розробка
Ізраїльський технологічний інститут розробляє концепцію шардованих контрактів, використовуючи кілька контрактів для підвищення паралельності. Їхня мета полягає в налаштуванні механізмів винагороди для підтримки кількох AMM-шардів, щоб реалізувати повністю паралелізовані шардовані AMM.
Дослідження розкриття конфіденційної інформації на ринку механізмів
Проект Римського університету Торвальда досліджує нові методи дизайну ринкових механізмів, вивчаючи вплив приватного розкриття інформації дизайнерами агентам на результати ринку, з метою надання глибокого розуміння сучасної динаміки ринку.
Застосування великих мовних моделей для генерації смарт-контрактів Sui
Дослідницька команда Університету Карнегі-Меллона планує налаштувати великі мовні моделі за допомогою коду Move та специфічних підказок Sui, щоб вирішити проблеми, з якими стикаються поточні моделі при генерації смарт-контрактів на мові Move.
Рамкова структура трансформації розробки мови Move
Проект Університету Нікосії проведе всебічний порівняльний аналіз між Solidity та Move, з метою сприяння кращому розумінню розробниками особливостей та можливостей Move, спрощуючи процес переходу від розробки на Solidity до Move.
Оптимізаційне рішення DeFi на основі глибокого навчання
Дослідники Федеральної політехнічної школи Лозанни розроблять змішану модель глибокого навчання для оптимального прогнозування діапазону в протоколі Sui DeFi, поєднуючи розширені рекурентні нейронні мережі, глибоке підкріплювальне навчання та аналіз емоцій соціальних медіа для підвищення точності прогнозування.
Оцінка здатності прогнозування волатильності SUI
Проект Відкритого університету Кіпру досліджуватиме ефективність алгоритму SPEC у прогнозуванні волатильності активів Sui, зосереджуючи увагу на SUI, та перевірятиме його на різних блокчейн-активах.
Низька пам'ять постквантового прозорого нульового знання
Дослідження Університету Пенсільванії має на меті розробити масштабовані zkSNARKs, одночасно вирішуючи три основні перешкоди: часову складність доказувача, просторову складність та розмір SRS, щоб надати готові до розгортання масштабовані криптографічні докази для різних застосувань у технології блокчейн.
Ці дослідницькі проекти охоплюють кілька передових сфер технології блокчейн, від децентралізованого управління до оптимізації продуктивності, від безпеки смарт-контрактів до проектування ринкових механізмів. Підтримуючи ці академічні дослідження, Фонд Sui прагне сприяти технологічному прогресу та інноваціям у всій екосистемі 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.
20 лайків
Нагородити
20
6
Поділіться
Прокоментувати
0/400
EyeOfTheTokenStorm
· 07-25 14:57
42w刀потрапити під розпродаж лише ці? Я рекомендую зосередитися на даних кількісного аналізу...
Переглянути оригіналвідповісти на0
JustHereForAirdrops
· 07-25 00:35
Знову роздають гроші. Готуємося до Кліпові купони.
Переглянути оригіналвідповісти на0
rekt_but_resilient
· 07-22 17:32
42w що вкладати, а що не вкладати в ці гарячі теми
Переглянути оригіналвідповісти на0
Blockwatcher9000
· 07-22 17:26
Дехто не лише отримує гроші, але ще й хоче безкоштовно.
Фонд Sui фінансує 17 академічних досліджень на загальну суму понад 420 тисяч доларів для сприяння інноваціям Web3.
Sui оголосила про новий раунд академічних дослідницьких грантів, 17 проєктів отримали фінансування понад 420 тисяч доларів
Нещодавно Фонд Sui оголосив список переможців останнього раунду наукових досліджень. Ця програма фінансування має на меті підтримати дослідницькі проекти, які сприяють розвитку Web3, особливо в таких технічних проривних напрямках, як блокчейн-мережі, програмування смарт-контрактів та продукти, побудовані на базі Sui.
Протягом останніх двох етапів було затверджено 17 наукових пропозицій з відомих університетів світу, загальна сума фінансування склала 425,000 доларів США. Участь у проекті взяли такі університети, як Корейський науково-технічний інститут, Університет Лондона, Федеральна політехніка Лозанни та Національний університет Сінгапуру.
Огляд нагороджених проєктів
Дослідження різноманітності децентралізованих автономних організацій ( DAO )
Дослідницька команда Корнельського університету розпочне роботу над вирішенням сутнісних проблем DAO, створюючи показники для вимірювання рівня децентралізації та вивчаючи практичні методи підвищення децентралізації в організації.
Підвищення безпеки консенсусу асинхронного DAG-протоколу
Проект Університетського коледжу Лондона має на меті розробку асинхронного орієнтованого ациклічного графіка (DAG) протоколу, щоб підвищити стійкість до атак і адаптуватися до змінюваного середовища загроз. Цей протокол забезпечить кращу безпеку та адаптивність при збереженні високої продуктивності.
Використання великих мовних моделей для аудиту смарт-контрактів Sui
Інша команда з Університетського коледжу Лондона планує використати великі мовні моделі, такі як GPT-4-32k та Claude-v2-100k, щоб підвищити ефективність аудиту смарт-контрактів Move. Вони розширять обсяг досліджень до смарт-контрактів Sui, базуючись на попередньому досвіді аналізу контрактів Solidity.
Повне дослідження в області консенсусних протоколів
Дослідники університету Берна проведуть всебічне дослідження поточної сфери консенсусних протоколів, щоб надати нові уявлення про криптографічні консенсусні протоколи, що сприятиме кращому розумінню існуючих алгоритмів і надасть нові ідеї для розробки розподілених протоколів.
Рамки верифікації децентралізованого оракульного протоколу
Проект, створений у співпраці університету Карнегі-Меллона з Djed Alliance, розробить структуру для строгого аналізу та верифікації блокчейн-пророцтв за допомогою формальних методів. Це є критично важливим для забезпечення точності та справедливості зовнішніх даних у смарт-контрактах.
Визначення вузьких місць у масштабованості блокчейну
Дослідження Федеральної політехнічної школи Цюриха спрямоване на виявлення продуктивних вузьких місць, що виникають через недоліки проектування смарт-контрактів, а також на вивчення того, як за допомогою коригування комісій за транзакції можна підвищити потенціал паралелізації.
Формальна верифікація протоколу Bullshark
Проект Національного університету Сінгапуру використовуватиме сучасні інструменти комп'ютерної допомоги для формальної верифікації протоколу Bullshark, просуваючи розуміння консенсусних протоколів на основі DAG.
Стандартна рамка оцінки продуктивності блокчейну
Дослідники університету Ліхай планують створити стандартизований формат бенчмарку для справедливого порівняння продуктивності різних L1 блокчейнів та L2 рішень розширення, надаючи користувачам та розробникам прозорі інсайти про продуктивність ланцюга.
створення масштабованого децентралізованого шару спільного сортування
Проект Корейського національного університету науки і технологій вивчатиме можливість використання Bullshark/Mysticeti як алгоритму спільного сортування, що дозволить кільком Rollup використовувати Sui в якості шару сортування.
оптимізація механізму ціноутворення при заторах у блокчейні
Дослідження Нью-Йоркського університету зосереджено на місцевих ринках зборів для оптимізації ціноутворення на основі заторів, з метою створення ефективного механізму ціноутворення, що відображає стан заторів у мережі, для досягнення оптимального розподілу ресурсів.
Автоматичний маркет-мейкер для фрагментації ( AMM ) розробка
Ізраїльський технологічний інститут розробляє концепцію шардованих контрактів, використовуючи кілька контрактів для підвищення паралельності. Їхня мета полягає в налаштуванні механізмів винагороди для підтримки кількох AMM-шардів, щоб реалізувати повністю паралелізовані шардовані AMM.
Дослідження розкриття конфіденційної інформації на ринку механізмів
Проект Римського університету Торвальда досліджує нові методи дизайну ринкових механізмів, вивчаючи вплив приватного розкриття інформації дизайнерами агентам на результати ринку, з метою надання глибокого розуміння сучасної динаміки ринку.
Застосування великих мовних моделей для генерації смарт-контрактів Sui
Дослідницька команда Університету Карнегі-Меллона планує налаштувати великі мовні моделі за допомогою коду Move та специфічних підказок Sui, щоб вирішити проблеми, з якими стикаються поточні моделі при генерації смарт-контрактів на мові Move.
Рамкова структура трансформації розробки мови Move
Проект Університету Нікосії проведе всебічний порівняльний аналіз між Solidity та Move, з метою сприяння кращому розумінню розробниками особливостей та можливостей Move, спрощуючи процес переходу від розробки на Solidity до Move.
Оптимізаційне рішення DeFi на основі глибокого навчання
Дослідники Федеральної політехнічної школи Лозанни розроблять змішану модель глибокого навчання для оптимального прогнозування діапазону в протоколі Sui DeFi, поєднуючи розширені рекурентні нейронні мережі, глибоке підкріплювальне навчання та аналіз емоцій соціальних медіа для підвищення точності прогнозування.
Оцінка здатності прогнозування волатильності SUI
Проект Відкритого університету Кіпру досліджуватиме ефективність алгоритму SPEC у прогнозуванні волатильності активів Sui, зосереджуючи увагу на SUI, та перевірятиме його на різних блокчейн-активах.
Низька пам'ять постквантового прозорого нульового знання
Дослідження Університету Пенсільванії має на меті розробити масштабовані zkSNARKs, одночасно вирішуючи три основні перешкоди: часову складність доказувача, просторову складність та розмір SRS, щоб надати готові до розгортання масштабовані криптографічні докази для різних застосувань у технології блокчейн.
Ці дослідницькі проекти охоплюють кілька передових сфер технології блокчейн, від децентралізованого управління до оптимізації продуктивності, від безпеки смарт-контрактів до проектування ринкових механізмів. Підтримуючи ці академічні дослідження, Фонд Sui прагне сприяти технологічному прогресу та інноваціям у всій екосистемі блокчейн.