Se publica la nueva ronda de financiación para investigaciones académicas de Sui: participan universidades de élite de todo el mundo, 17 proyectos reciben más de 420,000 dólares en apoyo.
Recientemente, la Fundación Sui anunció la lista de ganadores de una nueva ronda de financiamiento para investigaciones académicas. Este programa tiene como objetivo apoyar la investigación que promueve el desarrollo de la tecnología Web3, especialmente en áreas relacionadas con redes blockchain, programación de contratos inteligentes y productos construidos sobre Sui.
En las últimas dos etapas, se aprobaron 17 propuestas de investigación de universidades de renombre internacional, con un financiamiento total de 425,000 dólares. Las universidades participantes incluyen el Instituto de Ciencia y Tecnología de Corea, el University College London, la Escuela Politécnica Federal de Lausana y la Universidad Nacional de Singapur, entre otras.
Resumen de propuestas premiadas
Estudio sobre la diversidad del grupo de votación DAO
El equipo de investigación de la Universidad de Cornell explorará la naturaleza de las organizaciones descentralizadas, establecerá indicadores para medir el grado de descentralización de las DAO y propondrá métodos prácticos para mejorar la descentralización dentro de las organizaciones.
Consenso adaptativo de seguridad del protocolo DAG asíncrono
Investigadores de University College London propusieron desarrollar un protocolo DAG asíncrono para mejorar la resistencia a ataques y adaptarse a entornos de adversarios cambiantes. Este protocolo tiene como objetivo proporcionar una mejor seguridad y adaptabilidad que los modelos de sincronización parcial actuales.
Auditoría de contratos inteligentes Sui basada en modelos de lenguaje grandes
Otro equipo de la University College London planea utilizar modelos de lenguaje de gran tamaño como GPT-4-32k y Claude-v2-100k para mejorar el proceso de auditoría de los contratos inteligentes de Move. Ampliarán el alcance de su investigación basándose en la experiencia previa de análisis de contratos Solidity, extendiendo su estudio a los contratos inteligentes de Sui.
Investigación en el campo de los protocolos de consenso
El proyecto de la Universidad de Berna investigará el campo actual de las tecnologías de consenso, proporcionando nuevas perspectivas sobre los protocolos de consenso criptográfico, lo que ayudará a comprender mejor los algoritmos existentes y ofrecer nuevas ideas para el diseño de protocolos distribuidos.
Marco de verificación de protocolo de oráculo descentralizado
La Universidad Carnegie Mellon y Djed Alliance están colaborando en el desarrollo de un marco para analizar y verificar rigurosamente los oráculos de blockchain a través de métodos formales. El proyecto utilizará el sistema de gestión de pruebas Coq para desarrollar una biblioteca completa de definiciones y estrategias de prueba.
Identificación de los cuellos de botella de escalabilidad en blockchain
La investigación del Instituto Federal Suizo de Tecnología de Zúrich tiene como objetivo identificar los cuellos de botella de rendimiento derivados de los defectos en el diseño de contratos inteligentes y explorar cómo mejorar el potencial de paralelización ajustando las tarifas de transacción.
Validación mecanizada del protocolo Bullshark
El proyecto de la Universidad Nacional de Singapur utilizará herramientas modernas de verificación asistida por computadora para validar formalmente las propiedades de Bullshark, avanzando en la investigación de protocolos de consenso basados en DAG.
Marco de estándares de referencia de blockchain
La Universidad de Lehigh propuso crear un formato estandarizado de referencia para comparar de manera justa las blockchains L1 y las soluciones de escalado L2, proporcionando a los usuarios y desarrolladores una visión transparente del rendimiento de la cadena.
Construir una capa de secuencia compartida descentralizada y escalable
El Instituto de Ciencia y Tecnología de Corea explorará el uso de Bullshark/Mysticeti como algoritmo de ordenación compartido, investigando cómo ejecutar múltiples Rollups utilizando Sui como capa de ordenación.
Optimización de tarifas locales, precios de congestión
La investigación de la Universidad de Nueva York investiga el mercado de tarifas locales para optimizar la fijación de precios por congestión, con el objetivo de establecer un mecanismo de precios efectivo que refleje el estado de congestión de la red y logre la mejor asignación de recursos.
creador de mercado automático de fragmentos
El Instituto de Tecnología de Israel está desarrollando el concepto de contratos fragmentados, utilizando múltiples contratos para aumentar la concurrencia. Este proyecto explorará cómo ajustar los mecanismos de incentivos para mantener múltiples fragmentos de AMM, logrando un AMM fragmentado completamente paralelizable.
Divulgación de información privada en los mecanismos de competencia
La Universidad de Tor Vergata en Roma investiga nuevos métodos para el diseño de mecanismos de mercado, examinando el impacto de la divulgación privada de información por parte de los diseñadores a los agentes sobre los resultados del mercado, con el objetivo de proporcionar una visión sobre la dinámica y competencia de los mercados modernos.
Generación de contratos inteligentes Sui basada en modelos de lenguaje grandes
El equipo de la Universidad Carnegie Mellon investigará cómo utilizar el código Move y las pistas específicas de Sui para ajustar modelos de lenguaje grandes, con el fin de generar mejor contratos inteligentes de Sui.
Medición y marco de comparación de conversión de Move
La Universidad de Nicosia llevará a cabo un análisis comparativo completo entre Solidity y Move, con el objetivo de promover una comprensión más profunda de las funciones y capacidades de Move, y ayudar a los desarrolladores a hacer la transición más fácilmente hacia el desarrollo utilizando Move.
Optimización de la liquidez y tarifas dinámicas de Sui DeFi basado en aprendizaje profundo
La Escuela Politécnica Federal de Lausana desarrollará un modelo de aprendizaje profundo híbrido para la mejor predicción de rangos en el protocolo DeFi de Sui, combinando redes neuronales recursivas mejoradas, aprendizaje por refuerzo profundo y análisis de sentimientos en redes sociales.
Evaluación de la capacidad de predicción de la volatilidad de SUI
La Universidad Abierta de Chipre investigará la eficacia del algoritmo SPEC en la predicción de la volatilidad de los activos Sui, centrándose principalmente en SUI y validándolo en varios activos de blockchain.
zkSNARKs transparentes de poscuántica de bajo consumo de memoria
La investigación de la Universidad de Pensilvania tiene como objetivo desarrollar zkSNARKs escalables, abordando simultáneamente las tres grandes barreras de la complejidad temporal del probador, la complejidad espacial y el tamaño del SRS, para proporcionar pruebas criptográficas escalables listas para el despliegue en diversas aplicaciones de tecnología blockchain.
Estos proyectos de investigación abarcan múltiples áreas clave de la tecnología blockchain, desde mecanismos de consenso hasta la seguridad de los contratos inteligentes, desde la optimización de DeFi hasta la protección de la privacidad. Se espera que sus resultados traigan importantes avances e innovaciones al ecosistema Sui y a toda la industria blockchain.
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OnlyOnMainnet
· hace5h
También se ha invertido capital en la investigación para mantener a un grupo de exalumnos.
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SchrödingersNode
· hace14h
Una nueva ronda de tomar a la gente por tonta Billetera
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nft_widow
· 07-25 19:58
Con este poco dinero, gastar 42W.
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FlashLoanKing
· 07-25 19:57
Proyecto académico Ser engañados es verdad
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MEVHunter
· 07-25 19:55
meh... ¿solo 420k? filtración de alfa débil con baja exposición al mempool
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NonFungibleDegen
· 07-25 19:50
bruh 420k? ngmi ser... unis necesitan un alpha más grande que eso tbh
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TokenDustCollector
· 07-25 19:42
Tanta cantidad de arroz se ha invertido en la academia, ¿cuándo subirá mi moneda?
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MidnightSeller
· 07-25 19:36
Al principio, todos eran los viejos de la universidad de la cadena de bloques, ¿qué expansión?
La Fundación Sui anunció una nueva ronda de financiamiento académico, con 17 proyectos que recibieron 420,000 dólares en apoyo.
Se publica la nueva ronda de financiación para investigaciones académicas de Sui: participan universidades de élite de todo el mundo, 17 proyectos reciben más de 420,000 dólares en apoyo.
Recientemente, la Fundación Sui anunció la lista de ganadores de una nueva ronda de financiamiento para investigaciones académicas. Este programa tiene como objetivo apoyar la investigación que promueve el desarrollo de la tecnología Web3, especialmente en áreas relacionadas con redes blockchain, programación de contratos inteligentes y productos construidos sobre Sui.
En las últimas dos etapas, se aprobaron 17 propuestas de investigación de universidades de renombre internacional, con un financiamiento total de 425,000 dólares. Las universidades participantes incluyen el Instituto de Ciencia y Tecnología de Corea, el University College London, la Escuela Politécnica Federal de Lausana y la Universidad Nacional de Singapur, entre otras.
Resumen de propuestas premiadas
Estudio sobre la diversidad del grupo de votación DAO
El equipo de investigación de la Universidad de Cornell explorará la naturaleza de las organizaciones descentralizadas, establecerá indicadores para medir el grado de descentralización de las DAO y propondrá métodos prácticos para mejorar la descentralización dentro de las organizaciones.
Consenso adaptativo de seguridad del protocolo DAG asíncrono
Investigadores de University College London propusieron desarrollar un protocolo DAG asíncrono para mejorar la resistencia a ataques y adaptarse a entornos de adversarios cambiantes. Este protocolo tiene como objetivo proporcionar una mejor seguridad y adaptabilidad que los modelos de sincronización parcial actuales.
Auditoría de contratos inteligentes Sui basada en modelos de lenguaje grandes
Otro equipo de la University College London planea utilizar modelos de lenguaje de gran tamaño como GPT-4-32k y Claude-v2-100k para mejorar el proceso de auditoría de los contratos inteligentes de Move. Ampliarán el alcance de su investigación basándose en la experiencia previa de análisis de contratos Solidity, extendiendo su estudio a los contratos inteligentes de Sui.
Investigación en el campo de los protocolos de consenso
El proyecto de la Universidad de Berna investigará el campo actual de las tecnologías de consenso, proporcionando nuevas perspectivas sobre los protocolos de consenso criptográfico, lo que ayudará a comprender mejor los algoritmos existentes y ofrecer nuevas ideas para el diseño de protocolos distribuidos.
Marco de verificación de protocolo de oráculo descentralizado
La Universidad Carnegie Mellon y Djed Alliance están colaborando en el desarrollo de un marco para analizar y verificar rigurosamente los oráculos de blockchain a través de métodos formales. El proyecto utilizará el sistema de gestión de pruebas Coq para desarrollar una biblioteca completa de definiciones y estrategias de prueba.
Identificación de los cuellos de botella de escalabilidad en blockchain
La investigación del Instituto Federal Suizo de Tecnología de Zúrich tiene como objetivo identificar los cuellos de botella de rendimiento derivados de los defectos en el diseño de contratos inteligentes y explorar cómo mejorar el potencial de paralelización ajustando las tarifas de transacción.
Validación mecanizada del protocolo Bullshark
El proyecto de la Universidad Nacional de Singapur utilizará herramientas modernas de verificación asistida por computadora para validar formalmente las propiedades de Bullshark, avanzando en la investigación de protocolos de consenso basados en DAG.
Marco de estándares de referencia de blockchain
La Universidad de Lehigh propuso crear un formato estandarizado de referencia para comparar de manera justa las blockchains L1 y las soluciones de escalado L2, proporcionando a los usuarios y desarrolladores una visión transparente del rendimiento de la cadena.
Construir una capa de secuencia compartida descentralizada y escalable
El Instituto de Ciencia y Tecnología de Corea explorará el uso de Bullshark/Mysticeti como algoritmo de ordenación compartido, investigando cómo ejecutar múltiples Rollups utilizando Sui como capa de ordenación.
Optimización de tarifas locales, precios de congestión
La investigación de la Universidad de Nueva York investiga el mercado de tarifas locales para optimizar la fijación de precios por congestión, con el objetivo de establecer un mecanismo de precios efectivo que refleje el estado de congestión de la red y logre la mejor asignación de recursos.
creador de mercado automático de fragmentos
El Instituto de Tecnología de Israel está desarrollando el concepto de contratos fragmentados, utilizando múltiples contratos para aumentar la concurrencia. Este proyecto explorará cómo ajustar los mecanismos de incentivos para mantener múltiples fragmentos de AMM, logrando un AMM fragmentado completamente paralelizable.
Divulgación de información privada en los mecanismos de competencia
La Universidad de Tor Vergata en Roma investiga nuevos métodos para el diseño de mecanismos de mercado, examinando el impacto de la divulgación privada de información por parte de los diseñadores a los agentes sobre los resultados del mercado, con el objetivo de proporcionar una visión sobre la dinámica y competencia de los mercados modernos.
Generación de contratos inteligentes Sui basada en modelos de lenguaje grandes
El equipo de la Universidad Carnegie Mellon investigará cómo utilizar el código Move y las pistas específicas de Sui para ajustar modelos de lenguaje grandes, con el fin de generar mejor contratos inteligentes de Sui.
Medición y marco de comparación de conversión de Move
La Universidad de Nicosia llevará a cabo un análisis comparativo completo entre Solidity y Move, con el objetivo de promover una comprensión más profunda de las funciones y capacidades de Move, y ayudar a los desarrolladores a hacer la transición más fácilmente hacia el desarrollo utilizando Move.
Optimización de la liquidez y tarifas dinámicas de Sui DeFi basado en aprendizaje profundo
La Escuela Politécnica Federal de Lausana desarrollará un modelo de aprendizaje profundo híbrido para la mejor predicción de rangos en el protocolo DeFi de Sui, combinando redes neuronales recursivas mejoradas, aprendizaje por refuerzo profundo y análisis de sentimientos en redes sociales.
Evaluación de la capacidad de predicción de la volatilidad de SUI
La Universidad Abierta de Chipre investigará la eficacia del algoritmo SPEC en la predicción de la volatilidad de los activos Sui, centrándose principalmente en SUI y validándolo en varios activos de blockchain.
zkSNARKs transparentes de poscuántica de bajo consumo de memoria
La investigación de la Universidad de Pensilvania tiene como objetivo desarrollar zkSNARKs escalables, abordando simultáneamente las tres grandes barreras de la complejidad temporal del probador, la complejidad espacial y el tamaño del SRS, para proporcionar pruebas criptográficas escalables listas para el despliegue en diversas aplicaciones de tecnología blockchain.
Estos proyectos de investigación abarcan múltiples áreas clave de la tecnología blockchain, desde mecanismos de consenso hasta la seguridad de los contratos inteligentes, desde la optimización de DeFi hasta la protección de la privacidad. Se espera que sus resultados traigan importantes avances e innovaciones al ecosistema Sui y a toda la industria blockchain.