Kết quả vòng mới của Giải thưởng Nghiên cứu Học thuật Sui được công bố: Các trường đại học nổi tiếng toàn cầu nhận được tài trợ, tổng cộng 17 dự án vượt quá 420.000 USD
Quỹ Sui gần đây đã công bố danh sách những người đoạt giải nghiên cứu học thuật trong đợt trao giải mới nhất. Chương trình này nhằm tài trợ cho các nghiên cứu thúc đẩy sự phát triển của Web3, đặc biệt chú trọng vào những đột phá liên quan đến mạng blockchain, lập trình hợp đồng thông minh và công nghệ sản phẩm được xây dựng trên nền tảng Sui.
Trong hai giai đoạn qua, đã có 17 đề xuất từ các trường đại học hàng đầu toàn cầu được phê duyệt, với tổng số tiền tài trợ lên tới 425.000 đô la. Các trường đại học 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.
Tổng quan về đề xuất đoạt giải
DAOs: Đa dạng trong nhóm bỏ phiếu
Nhóm Ari Juels của Đại học Cornell sẽ tập trung vào việc thiết lập các chỉ số đo lường mức độ phi tập trung của tổ chức. Mục tiêu nghiên cứu là xác định các phương pháp thực tiễn có thể tăng cường tính phi tập trung trong tổ chức.
giao thức đồng thuận DAG bất đồng bộ an toàn thích ứng
Nhóm Philipp Jovanovic của Đại học London đã đề xuất phát triển một giao thức DAG bất đồng bộ để cải thiện khả năng chống tấn công và thích ứng với đối thủ động. Giao thức này nhằm cung cấp độ an toàn và khả năng thích ứng vượt trội, đồng thời giữ được hiệu suất gần với mức của đối thủ bán đồng bộ.
Mô hình ngôn ngữ lớn hỗ trợ kiểm toán hợp đồng thông minh Sui
Nhóm Arthur Gervais của Đại học London có kế hoạch cải thiện việc kiểm toán hợp đồng thông minh Move bằng cách sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn như GPT-4-32k và Claude-v2-100k. Họ sẽ mở rộng nghiên cứu dựa trên kết quả phân tích ban đầu đối với 52 hợp đồng thông minh DeFi Solidity sang các hợp đồng thông minh Sui.
giao thức đồng thuận lĩnh vực
Đội ngũ Christopher Cachin tại Đại học Bern sẽ tiến hành khảo sát toàn diện về lĩnh vực đồng thuận hiện tại, cung cấp cái nhìn mới cho các giao thức đồng thuận mã hóa, 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 minh đáng tin cậy cao cho giao thức oracle phi tập trung
Nhóm Giselle Reis của Đại học Carnegie Mellon và Bruno Woltzenlogel Paleo của Djed Alliance sẽ tạo ra một khung để phân tích và xác minh các oracle blockchain thông qua các phương pháp hình thức một cách nghiêm ngặt. Nghiên cứu này sẽ sử dụng các giao thức oracle cơ bản và mô hình kinh doanh được hình thức hóa trong hệ thống quản lý chứng minh Coq.
Nhận diện nút thắt khả năng mở rộng
Nhóm Roger Wattenhofer của Viện Công nghệ Liên bang Zurich nhằm mục đích nâng cao tiềm năng song song của các ứng dụng blockchain bằng cách nhận diện các nút thắt do thiết kế hợp đồng thông minh gây ra. Họ cũng sẽ khảo sát tác động của việc điều chỉnh phí giao dịch đến tiềm năng song song.
Giao thức Bullshark cơ giới hóa
Đội ngũ 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 các thuộc tính của Bullshark, thúc đẩy sự hiểu biết về giao thức đồng thuận dựa trên đồ thị có hướng không chu trình.
BBSF: Khung tiêu chuẩn chuẩn hóa blockchain
Đội ngũ Henry F. Korth tại Đại học Lehigh dự định tạo ra một định dạng chuẩn hóa chuẩn mực blockchain để so sánh công bằng các giải pháp L1 blockchain và L2 mở rộng, cung cấp cái nhìn minh bạch về hiệu suất chuỗi cho người dùng và nhà phát triển.
Xây dựng lớp chuỗi chia sẻ có thể mở rộng và phi tập trung
Đội ngũ Min Suk Kang thuộc 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, liên quan đến việc chạy nhiều Rollup sử dụng Sui làm lớp sắp xếp.
thị trường phí địa phương cho giá cả tắc nghẽn tốt nhất
Nhóm Abdoulaye Ndiaye của Đại học New York sẽ nghiên cứu thị trường phí địa phương để tối ưu hóa giá cả tắc nghẽn, khám phá việc thiết lập một cơ chế định giá hiệu quả phản ánh trạng thái tắc nghẽn.
SAMM: Nhà tạo lập thị trường tự động phân đoạn
Nhóm Ittay Eyal của Viện Công nghệ Israel đang phát triển khái niệm hợp đồng phân mảnh, nhằm tăng cường tính đồng thời thông qua nhiều hợp đồng. Mục tiêu của họ là điều chỉnh cơ chế khuyến khích để duy trì nhiều phân mảnh AMM, đạt được AMM phân mảnh hoàn toàn có thể song song hóa.
Tiết lộ cá nhân trong cơ chế cạnh tranh
Nhóm Andrea Attar tại Đại học Tor Vergata Roma sẽ khám phá những phương pháp mới trong thiết kế cơ chế thị trường, nghiên cứu tác động của việc người 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.
Ứng dụng mô hình ngôn ngữ lớn để tạo hợp đồng thông minh Sui
Đội ngũ Ken Koedinger và Eason Chen từ Đại học Carnegie Mellon sẽ tinh chỉnh các mô hình ngôn ngữ lớn bằng cách sử dụng mã Move và các gợi ý cụ thể của Sui để cải thiện việc tạo ra hợp đồng thông minh Sui.
COMET：Chuyển đổi sang các phép đo và khung so sánh của Move
Nhóm George Giaglis của Đại học Nicosia sẽ hoàn thành phân tích so sánh toàn diện giữa Solidity và Move, nhằm thúc đẩy việc hiểu biết sâu sắc hơn về chức năng và khả năng của Move.
DeFi cách mạng: Tối ưu hóa tính thanh khoản và phí động trên Sui bằng phương pháp học sâu
Đội ngũ Rachid Guerraoui và Walid Sofiane từ Đại học Bách khoa Lausanne sẽ phát triển một mô hình học sâu hỗn hợp để dự đoán phạm vi tối ưu trong giao thức Sui DeFi.
Đánh giá khả năng dự đoán biến động của SUI
Đội ngũ Stavros Degiannakis của Đại học Mở Cyprus sẽ nghiên cứu tính hiệu quả của thuật toán SPEC trong việc dự đoán độ biến động của tài sản Sui.
zkSNARKs trong suốt hậu lượng tử với bộ nhớ thấp
Đội ngũ Brett Falk và Pratyush Mishra tại Đại học Pennsylvania đang nỗ lực phát triển zkSNARKs có thể mở rộng, giải quyết các vấn đề về độ phức tạp thời gian của người chứng minh, độ phức tạp không gian và kích thước SRS.
Các dự án nghiên cứu này bao gồm nhiều lĩnh vực chính của công nghệ blockchain, từ tổ chức phi tập trung đến an toàn hợp đồng thông minh, từ cơ chế đồng thuận đến tối ưu hóa DeFi. Quỹ Sui thông qua việc hỗ trợ những nghiên cứu tiên tiến này thể hiện quyết tâm thúc đẩy sự tiến bộ của công nghệ blockchain, hứa hẹn mang lại những đột phá quan trọng cho toàn ngành.
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.
18 thích
Phần thưởng
18
6
Đăng lại
Chia sẻ
Bình luận
0/400
ForkMonger
· 2giờ trước
lmao tài trợ nghiên cứu? chỉ cần fork nó và để thuyết tiến hóa làm việc của nó thật sự
Xem bản gốcTrả lời0
CounterIndicator
· 2giờ trước
Số tiền này quá ít, 42w còn không đủ để tôi bù lỗ.
Xem bản gốcTrả lời0
CryptoSourGrape
· 2giờ trước
Ôi trời, nếu biết hồi đó chọn chuyên ngành máy tính thì bây giờ cũng có thể tận dụng được cơ hội như vậy.
Xem bản gốcTrả lời0
BtcDailyResearcher
· 2giờ trước
Tiền đưa cũng quá ít rồi, trung bình một dự án hơn 2 nghìn đô.
Xem bản gốcTrả lời0
NoodlesOrTokens
· 2giờ trước
Ôi ôi vẫn không抢到 airdrop của sui, có vẻ như phải mua mua mua rồi.
Xem bản gốcTrả lời0
ColdWalletGuardian
· 2giờ trước
Chỉ với số tiền này mà còn muốn làm phi tập trung? Còn không đủ mua một cái máy khai thác.
Giải thưởng Nghiên cứu Học thuật Sui vòng mới công bố 17 dự án nhận 420.000 USD tài trợ tập trung vào đổi mới Web3
Kết quả vòng mới của Giải thưởng Nghiên cứu Học thuật Sui được công bố: Các trường đại học nổi tiếng toàn cầu nhận được tài trợ, tổng cộng 17 dự án vượt quá 420.000 USD
Quỹ Sui gần đây đã công bố danh sách những người đoạt giải nghiên cứu học thuật trong đợt trao giải mới nhất. Chương trình này nhằm tài trợ cho các nghiên cứu thúc đẩy sự phát triển của Web3, đặc biệt chú trọng vào những đột phá liên quan đến mạng blockchain, lập trình hợp đồng thông minh và công nghệ sản phẩm được xây dựng trên nền tảng Sui.
Trong hai giai đoạn qua, đã có 17 đề xuất từ các trường đại học hàng đầu toàn cầu được phê duyệt, với tổng số tiền tài trợ lên tới 425.000 đô la. Các trường đại học 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.
Tổng quan về đề xuất đoạt giải
DAOs: Đa dạng trong nhóm bỏ phiếu
Nhóm Ari Juels của Đại học Cornell sẽ tập trung vào việc thiết lập các chỉ số đo lường mức độ phi tập trung của tổ chức. Mục tiêu nghiên cứu là xác định các phương pháp thực tiễn có thể tăng cường tính phi tập trung trong tổ chức.
giao thức đồng thuận DAG bất đồng bộ an toàn thích ứng
Nhóm Philipp Jovanovic của Đại học London đã đề xuất phát triển một giao thức DAG bất đồng bộ để cải thiện khả năng chống tấn công và thích ứng với đối thủ động. Giao thức này nhằm cung cấp độ an toàn và khả năng thích ứng vượt trội, đồng thời giữ được hiệu suất gần với mức của đối thủ bán đồng bộ.
Mô hình ngôn ngữ lớn hỗ trợ kiểm toán hợp đồng thông minh Sui
Nhóm Arthur Gervais của Đại học London có kế hoạch cải thiện việc kiểm toán hợp đồng thông minh Move bằng cách sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn như GPT-4-32k và Claude-v2-100k. Họ sẽ mở rộng nghiên cứu dựa trên kết quả phân tích ban đầu đối với 52 hợp đồng thông minh DeFi Solidity sang các hợp đồng thông minh Sui.
giao thức đồng thuận lĩnh vực
Đội ngũ Christopher Cachin tại Đại học Bern sẽ tiến hành khảo sát toàn diện về lĩnh vực đồng thuận hiện tại, cung cấp cái nhìn mới cho các giao thức đồng thuận mã hóa, 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 minh đáng tin cậy cao cho giao thức oracle phi tập trung
Nhóm Giselle Reis của Đại học Carnegie Mellon và Bruno Woltzenlogel Paleo của Djed Alliance sẽ tạo ra một khung để phân tích và xác minh các oracle blockchain thông qua các phương pháp hình thức một cách nghiêm ngặt. Nghiên cứu này sẽ sử dụng các giao thức oracle cơ bản và mô hình kinh doanh được hình thức hóa trong hệ thống quản lý chứng minh Coq.
Nhận diện nút thắt khả năng mở rộng
Nhóm Roger Wattenhofer của Viện Công nghệ Liên bang Zurich nhằm mục đích nâng cao tiềm năng song song của các ứng dụng blockchain bằng cách nhận diện các nút thắt do thiết kế hợp đồng thông minh gây ra. Họ cũng sẽ khảo sát tác động của việc điều chỉnh phí giao dịch đến tiềm năng song song.
Giao thức Bullshark cơ giới hóa
Đội ngũ 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 các thuộc tính của Bullshark, thúc đẩy sự hiểu biết về giao thức đồng thuận dựa trên đồ thị có hướng không chu trình.
BBSF: Khung tiêu chuẩn chuẩn hóa blockchain
Đội ngũ Henry F. Korth tại Đại học Lehigh dự định tạo ra một định dạng chuẩn hóa chuẩn mực blockchain để so sánh công bằng các giải pháp L1 blockchain và L2 mở rộng, cung cấp cái nhìn minh bạch về hiệu suất chuỗi cho người dùng và nhà phát triển.
Xây dựng lớp chuỗi chia sẻ có thể mở rộng và phi tập trung
Đội ngũ Min Suk Kang thuộc 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, liên quan đến việc chạy nhiều Rollup sử dụng Sui làm lớp sắp xếp.
thị trường phí địa phương cho giá cả tắc nghẽn tốt nhất
Nhóm Abdoulaye Ndiaye của Đại học New York sẽ nghiên cứu thị trường phí địa phương để tối ưu hóa giá cả tắc nghẽn, khám phá việc thiết lập một cơ chế định giá hiệu quả phản ánh trạng thái tắc nghẽn.
SAMM: Nhà tạo lập thị trường tự động phân đoạn
Nhóm Ittay Eyal của Viện Công nghệ Israel đang phát triển khái niệm hợp đồng phân mảnh, nhằm tăng cường tính đồng thời thông qua nhiều hợp đồng. Mục tiêu của họ là điều chỉnh cơ chế khuyến khích để duy trì nhiều phân mảnh AMM, đạt được AMM phân mảnh hoàn toàn có thể song song hóa.
Tiết lộ cá nhân trong cơ chế cạnh tranh
Nhóm Andrea Attar tại Đại học Tor Vergata Roma sẽ khám phá những phương pháp mới trong thiết kế cơ chế thị trường, nghiên cứu tác động của việc người 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.
Ứng dụng mô hình ngôn ngữ lớn để tạo hợp đồng thông minh Sui
Đội ngũ Ken Koedinger và Eason Chen từ Đại học Carnegie Mellon sẽ tinh chỉnh các mô hình ngôn ngữ lớn bằng cách sử dụng mã Move và các gợi ý cụ thể của Sui để cải thiện việc tạo ra hợp đồng thông minh Sui.
COMET：Chuyển đổi sang các phép đo và khung so sánh của Move
Nhóm George Giaglis của Đại học Nicosia sẽ hoàn thành phân tích so sánh toàn diện giữa Solidity và Move, nhằm thúc đẩy việc hiểu biết sâu sắc hơn về chức năng và khả năng của Move.
DeFi cách mạng: Tối ưu hóa tính thanh khoản và phí động trên Sui bằng phương pháp học sâu
Đội ngũ Rachid Guerraoui và Walid Sofiane từ Đại học Bách khoa Lausanne sẽ phát triển một mô hình học sâu hỗn hợp để dự đoán phạm vi tối ưu trong giao thức Sui DeFi.
Đánh giá khả năng dự đoán biến động của SUI
Đội ngũ Stavros Degiannakis của Đại học Mở Cyprus sẽ nghiên cứu tính hiệu quả của thuật toán SPEC trong việc dự đoán độ biến động của tài sản Sui.
zkSNARKs trong suốt hậu lượng tử với bộ nhớ thấp
Đội ngũ Brett Falk và Pratyush Mishra tại Đại học Pennsylvania đang nỗ lực phát triển zkSNARKs có thể mở rộng, giải quyết các vấn đề về độ phức tạp thời gian của người chứng minh, độ phức tạp không gian và kích thước SRS.
Các dự án nghiên cứu này bao gồm nhiều lĩnh vực chính của công nghệ blockchain, từ tổ chức phi tập trung đến an toàn hợp đồng thông minh, từ cơ chế đồng thuận đến tối ưu hóa DeFi. Quỹ Sui thông qua việc hỗ trợ những nghiên cứu tiên tiến này thể hiện quyết tâm thúc đẩy sự tiến bộ của công nghệ blockchain, hứa hẹn mang lại những đột phá quan trọng cho toàn ngành.