Sui发布新一轮学术研究奖，17个项目获资助超42万美元

近期，Sui基金会公布了最新一轮学术研究奖的获奖名单。本次资助计划旨在支持推动Web3发展的研究项目，特别是在区块链网络、智能合约编程以及基于Sui构建的产品等方面的技术突破。

在过去两个阶段中，共有17个来自全球知名学府的研究提案获得批准，总资助金额达425,000美元。参与的高校包括韩国科学技术院、伦敦大学学院、洛桑联邦理工学院和新加坡国立大学等。

获奖项目概览

去中心化自治组织(DAO)的多样性研究

康奈尔大学的研究团队将着手解决DAO的本质问题，建立衡量去中心化程度的指标，并探索提升组织内部去中心化的实践方法。

提升异步DAG协议共识的安全性

伦敦大学学院的项目旨在开发一种异步有向无环图(DAG)协议，以增强抗攻击能力并适应变化的威胁环境。该协议将在保持高性能的同时，提供更好的安全性和适应性。

利用大语言模型审计Sui智能合约

另一个来自伦敦大学学院的团队计划运用GPT-4-32k和Claude-v2-100k等大型语言模型，提升Move智能合约的审计效率。他们将基于之前对Solidity合约的分析经验，扩展研究范围至Sui智能合约。

共识协议领域的全面调研

伯尔尼大学的研究者将对当前的共识协议领域进行全面调查，为密码学共识协议提供新的见解，有助于更好地理解现有算法并为设计分布式协议提供新思路。

去中心化预言机协议的验证框架

卡内基梅隆大学与Djed Alliance合作的项目将创建一个框架，通过形式化方法严格分析和验证区块链预言机。这对确保智能合约中外部数据的准确性和公平性至关重要。

识别区块链可扩展性瓶颈

苏黎世联邦理工学院的研究旨在发现源于智能合约设计缺陷的性能瓶颈，并探讨如何通过调整交易费用来提高并行化潜力。

Bullshark协议的形式化验证

新加坡国立大学的项目将使用先进的计算机辅助验证工具对Bullshark协议进行正式验证，推进对基于DAG的共识协议的理解。

区块链性能评估标准框架

利哈伊大学的研究者计划创建一个区块链基准标准化格式，以公平比较各种L1区块链和L2扩展方案的性能，为用户和开发者提供透明的链性能洞察。

构建可扩展的去中心化共享排序层

韩国科学技术院的项目将探索将Bullshark/Mysticeti用作共享排序器算法的可能性，使多个Rollup能够使用Sui作为排序层。

优化区块链拥堵定价机制

纽约大学的研究聚焦于本地费用市场以优化拥堵定价，旨在建立反映网络拥堵状态的有效定价机制，实现最佳资源分配。

分片自动做市商(AMM)的开发

以色列理工学院正在开发分片合约概念，利用多个合约提高并发性。他们的目标是调整激励机制，维持多个AMM分片，实现完全可并行化的分片AMM。

市场机制中的私密信息披露研究

罗马托尔维亚塔大学的项目探索新的市场机制设计方法，研究设计者向代理人私下披露信息对市场结果的影响，旨在提供对现代市场动态的深入洞察。

应用大语言模型生成Sui智能合约

卡内基梅隆大学的研究团队计划通过使用Move代码和Sui特定提示来微调大语言模型，解决当前模型在生成Move语言智能合约时面临的挑战。

Move语言开发转型框架

尼科西亚大学的项目将进行Solidity和Move之间的全面比较分析，旨在促进开发者更好地理解Move的特性和能力，简化从Solidity到Move的开发转型过程。

基于深度学习的DeFi优化方案

洛桑联邦理工学院的研究者将开发一种混合深度学习模型，用于Sui DeFi协议中的最佳范围预测，结合增强的递归神经网络、深度强化学习和社交媒体情感分析，以提高预测准确性。

SUI波动率预测能力评估

塞浦路斯开放大学的项目将调查SPEC算法在预测Sui资产波动率方面的有效性，主要关注SUI，并在多种区块链资产中进行验证。

低内存后量子透明零知识证明

宾夕法尼亚大学的研究旨在开发可扩展的zkSNARKs，通过同时解决证明者时间复杂度、空间复杂度和SRS大小三个主要障碍，为区块链技术中的各种应用提供部署就绪的可扩展加密证明方案。

这些研究项目涵盖了区块链技术的多个前沿领域，从去中心化治理到性能优化，从智能合约安全到市场机制设计。通过支持这些学术研究，Sui基金会致力于推动整个区块链生态系统的技术进步和创新。