Оголошено новий список лауреатів нагороди Sui за академічні дослідження: провідні університети світу активно беруть участь, 17 проектів отримали 420000 доларів фінансування
Фонд Sui нещодавно оголосив список переможців нового туру нагород Sui академічних досліджень. Ця програма має на меті фінансувати дослідження, що сприяють розвитку Web3, особливо зосереджуючи увагу на блокчейн-мережах, програмуванні смарт-контрактів та технологічних новинках, пов'язаних з продуктами, побудованими на базі Sui.
Упродовж останніх двох етапів було затверджено 17 пропозицій від міжнародно відомих закладів вищої освіти, загальна сума фінансування становить 425 тисяч доларів США. Зокрема, серед університетів-учасників — Корейський науково-технічний інститут, Університет Лондона, Федеральна політехніка Лозанни та Національний університет Сінгапуру.
Основні моменти нагороджених проектів
Дослідження децентралізованих автономних організацій
Професор Арі Джуелс з Університету Корнелл дослідить природу децентралізованих організацій, розробить показники для вимірювання ступеня децентралізації DAO та вивчить практичні методи підвищення децентралізації всередині організації.
асинхронний консенсус протоколу DAG
Команда Філіппа Йовановіча з Лондонського університетського коледжу працює над розробкою асинхронного DAG-протоколу, спрямованого на підвищення стійкості до атак та адаптацію до динамічного середовища супротивників. Цей протокол забезпечить кращу безпеку та адаптивність при збереженні високої продуктивності.
Велика мовна модель для аудиту смарт-контрактів
Група Артура Гервеїса з Університетського коледжу Лондона використає великі мовні моделі, такі як GPT-4-32k та Claude-v2-100k, щоб підвищити ефективність аудиту смарт-контрактів Move. Раніше вони виявили вразливості у 52 аналізованих смарт-контрактах DeFi на Solidity, що призвели до збитків у майже 1 мільярд доларів, і тепер планують розширити своє дослідження на сферу смарт-контрактів Sui.
Дослідження в галузі консенсусних протоколів
Професор Христофор Качин з Бернського університету проведе всебічне дослідження поточної області консенсусу, щоб надати нові погляди на криптографічні протоколи консенсусу, що сприятиме глибшому розумінню існуючих алгоритмів і надасть нові ідеї для проектування розподілених протоколів.
Децентралізована верифікаційна рамка оракула
Доктор Гізель Рейс з Університету Карнегі-Меллон та Бруно Вольценлогель Палео з альянсу Djed створять структуру для строгого аналізу та верифікації блокчейн-пророцтв за допомогою формальних методів. Проект використає систему управління доказами Coq для розробки всебічної бібліотеки визначень і стратегій доведення.
Визначення вузьких місць масштабованості
Команда професора Роджера Ваттенгофера з Федеральної політехнічної школи Цюриха буде працювати над виявленням вузьких місць, що виникають через недоліки в дизайні смарт-контрактів, щоб підвищити потенціал паралелізації блокчейн-додатків. Також буде досліджено вплив коригування комісій за транзакції на паралелізацію.
Механізована верифікація протоколу Bullshark
Професор Ілля Сергій з Національного університету Сінгапуру використовуватиме сучасні інструменти комп'ютерної допомоги для формальної верифікації властивостей Bullshark, просуваючи дослідження консенсусних протоколів на основі DAG. Це стане першою механічно перевіреною моделлю консенсусного протоколу DAG у сфері розподілених систем.
Рамкова стандартна база для блокчейну
Професор Генрі Ф. Корф з Університету Ліхай має на меті створити стандартний формат для бенчмаркінгу блокчейнів, щоб справедливо порівнювати L1 блокчейни та L2 рішення для масштабування, надаючи користувачам і розробникам прозоре уявлення про продуктивність ланцюга.
Розширювана спільна послідовність рівня побудови
Доктор Мін Сук Канг з Корейського науково-технічного інституту досліджуватиме використання Bullshark/Mysticeti як алгоритму спільного сортування, вивчаючи механізми роботи кількох Rollup, які використовують Sui як шар сортування.
Оптимізація місцевого ринкових витрат
Професор Абдулає Ндіає з Нью-Йоркського університету буде досліджувати місцеві ринкові витрати для оптимізації ціноутворення на основі заторів, вивчаючи створення ефективного механізму ціноутворення, що відображає стан заторів у мережі, для досягнення оптимального розподілу ресурсів.
Дослідження автоматизованих маркет-мейкерів для шардінгу
Команда професора Іттая Еяла з Технічного університету Ізраїлю розробляє концепцію "фрагментованих контрактів", використовуючи кілька контрактів для підвищення паралельності. Вони зосередяться на тому, як налаштувати механізми стимулювання постачальників ліквідності та трейдерів, щоб підтримувати кілька AMM-фрагментів та досягти повної паралельності фрагментованого AMM.
Роль приватного розкриття в конкурентних механізмах
Професор Андреа Аттар з Римського університету Тор Вергата досліджуватиме нові методи проєктування ринкових механізмів, вивчаючи вплив приватного розкриття інформації дизайнерами агентам на результати ринку та стратегічну взаємодію, щоб надати уявлення про сучасну динаміку ринку та конкуренцію.
Генерація Sui смарт-контрактів за допомогою великої мовної моделі
Кен Койдінгер та Ісон Чен з Університету Карнегі-Меллона працюватимуть над вирішенням викликів генерації смарт-контрактів на мові Move. Вони планують підвищити ефективність великих мовних моделей у генерації смарт-контрактів Sui, збираючи приклади коду Move, вдосконалюючи інженерію підказок та впроваджуючи доопрацювання.
Дослідження переходу на мову Move
Професор Джордж Дзягліс з Університету Нікосії проведе всебічний порівняльний аналіз між Solidity та Move, детально розглянувши функціональні можливості та здібності Move, а також створить рамки, які допоможуть розробникам успішно перейти до розробки на Move.
Методи глибокого навчання для оптимізації DeFi
Rachid Guerraoui та Walid Sofiane з Федеральної політехнічної школи Лозанни розроблять гібридну модель глибокого навчання для оптимального прогнозування діапазону в Sui DeFi протоколі. Модель поєднує в собі посилені рекурентні нейронні мережі, глибоке підкріплене навчання та аналіз емоцій в соціальних мережах, щоб покращити здатність DeFi протоколу реагувати на зміни на ринку.
Оцінка здатності прогнозування волатильності SUI
Професор Ставрос Дегіанакіс з Відкритого університету Кіпру дослідить ефективність алгоритму SPEC у прогнозуванні волатильності активів Sui, використовуючи високочастотні дані про ціни, зосередившись на SUI та проводячи верифікацію серед різних блокчейн-активів.
низькомеморійні постквантові прозорі zkSNARKs
Бретт Фолк і Пратйуш Мішра з університету Пенсильванії працюватимуть над розробкою масштабованих zkSNARK, 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 механізмів консенсусу до безпеки смарт-контрактів, від оптимізації DeFi до захисту конфіденційності. Їхні результати можуть принести важливі прориви для екосистеми Sui та всієї індустрії блокчейн, сприяючи подальшому розвитку технологій Web3.
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.
12 лайків
Нагородити
12
3
Репост
Поділіться
Прокоментувати
0/400
GasFeePhobia
· 08-09 23:50
Ловлю себе на думці, що при згадці DAO відчуваю тривогу.
Переглянути оригіналвідповісти на0
OnChain_Detective
· 08-09 23:49
аналіз шаблонів вказує на досить низьке фінансування, чесно кажучи... потрібно набагато більше для справжніх досліджень безпеки, на мою думку
Оголошено новий раунд нагород Sui за академічні дослідження, 17 проєктів отримали 420 тисяч доларів США
Оголошено новий список лауреатів нагороди Sui за академічні дослідження: провідні університети світу активно беруть участь, 17 проектів отримали 420000 доларів фінансування
Фонд Sui нещодавно оголосив список переможців нового туру нагород Sui академічних досліджень. Ця програма має на меті фінансувати дослідження, що сприяють розвитку Web3, особливо зосереджуючи увагу на блокчейн-мережах, програмуванні смарт-контрактів та технологічних новинках, пов'язаних з продуктами, побудованими на базі Sui.
Упродовж останніх двох етапів було затверджено 17 пропозицій від міжнародно відомих закладів вищої освіти, загальна сума фінансування становить 425 тисяч доларів США. Зокрема, серед університетів-учасників — Корейський науково-технічний інститут, Університет Лондона, Федеральна політехніка Лозанни та Національний університет Сінгапуру.
Основні моменти нагороджених проектів
Дослідження децентралізованих автономних організацій
Професор Арі Джуелс з Університету Корнелл дослідить природу децентралізованих організацій, розробить показники для вимірювання ступеня децентралізації DAO та вивчить практичні методи підвищення децентралізації всередині організації.
асинхронний консенсус протоколу DAG
Команда Філіппа Йовановіча з Лондонського університетського коледжу працює над розробкою асинхронного DAG-протоколу, спрямованого на підвищення стійкості до атак та адаптацію до динамічного середовища супротивників. Цей протокол забезпечить кращу безпеку та адаптивність при збереженні високої продуктивності.
Велика мовна модель для аудиту смарт-контрактів
Група Артура Гервеїса з Університетського коледжу Лондона використає великі мовні моделі, такі як GPT-4-32k та Claude-v2-100k, щоб підвищити ефективність аудиту смарт-контрактів Move. Раніше вони виявили вразливості у 52 аналізованих смарт-контрактах DeFi на Solidity, що призвели до збитків у майже 1 мільярд доларів, і тепер планують розширити своє дослідження на сферу смарт-контрактів Sui.
Дослідження в галузі консенсусних протоколів
Професор Христофор Качин з Бернського університету проведе всебічне дослідження поточної області консенсусу, щоб надати нові погляди на криптографічні протоколи консенсусу, що сприятиме глибшому розумінню існуючих алгоритмів і надасть нові ідеї для проектування розподілених протоколів.
Децентралізована верифікаційна рамка оракула
Доктор Гізель Рейс з Університету Карнегі-Меллон та Бруно Вольценлогель Палео з альянсу Djed створять структуру для строгого аналізу та верифікації блокчейн-пророцтв за допомогою формальних методів. Проект використає систему управління доказами Coq для розробки всебічної бібліотеки визначень і стратегій доведення.
Визначення вузьких місць масштабованості
Команда професора Роджера Ваттенгофера з Федеральної політехнічної школи Цюриха буде працювати над виявленням вузьких місць, що виникають через недоліки в дизайні смарт-контрактів, щоб підвищити потенціал паралелізації блокчейн-додатків. Також буде досліджено вплив коригування комісій за транзакції на паралелізацію.
Механізована верифікація протоколу Bullshark
Професор Ілля Сергій з Національного університету Сінгапуру використовуватиме сучасні інструменти комп'ютерної допомоги для формальної верифікації властивостей Bullshark, просуваючи дослідження консенсусних протоколів на основі DAG. Це стане першою механічно перевіреною моделлю консенсусного протоколу DAG у сфері розподілених систем.
Рамкова стандартна база для блокчейну
Професор Генрі Ф. Корф з Університету Ліхай має на меті створити стандартний формат для бенчмаркінгу блокчейнів, щоб справедливо порівнювати L1 блокчейни та L2 рішення для масштабування, надаючи користувачам і розробникам прозоре уявлення про продуктивність ланцюга.
Розширювана спільна послідовність рівня побудови
Доктор Мін Сук Канг з Корейського науково-технічного інституту досліджуватиме використання Bullshark/Mysticeti як алгоритму спільного сортування, вивчаючи механізми роботи кількох Rollup, які використовують Sui як шар сортування.
Оптимізація місцевого ринкових витрат
Професор Абдулає Ндіає з Нью-Йоркського університету буде досліджувати місцеві ринкові витрати для оптимізації ціноутворення на основі заторів, вивчаючи створення ефективного механізму ціноутворення, що відображає стан заторів у мережі, для досягнення оптимального розподілу ресурсів.
Дослідження автоматизованих маркет-мейкерів для шардінгу
Команда професора Іттая Еяла з Технічного університету Ізраїлю розробляє концепцію "фрагментованих контрактів", використовуючи кілька контрактів для підвищення паралельності. Вони зосередяться на тому, як налаштувати механізми стимулювання постачальників ліквідності та трейдерів, щоб підтримувати кілька AMM-фрагментів та досягти повної паралельності фрагментованого AMM.
Роль приватного розкриття в конкурентних механізмах
Професор Андреа Аттар з Римського університету Тор Вергата досліджуватиме нові методи проєктування ринкових механізмів, вивчаючи вплив приватного розкриття інформації дизайнерами агентам на результати ринку та стратегічну взаємодію, щоб надати уявлення про сучасну динаміку ринку та конкуренцію.
Генерація Sui смарт-контрактів за допомогою великої мовної моделі
Кен Койдінгер та Ісон Чен з Університету Карнегі-Меллона працюватимуть над вирішенням викликів генерації смарт-контрактів на мові Move. Вони планують підвищити ефективність великих мовних моделей у генерації смарт-контрактів Sui, збираючи приклади коду Move, вдосконалюючи інженерію підказок та впроваджуючи доопрацювання.
Дослідження переходу на мову Move
Професор Джордж Дзягліс з Університету Нікосії проведе всебічний порівняльний аналіз між Solidity та Move, детально розглянувши функціональні можливості та здібності Move, а також створить рамки, які допоможуть розробникам успішно перейти до розробки на Move.
Методи глибокого навчання для оптимізації DeFi
Rachid Guerraoui та Walid Sofiane з Федеральної політехнічної школи Лозанни розроблять гібридну модель глибокого навчання для оптимального прогнозування діапазону в Sui DeFi протоколі. Модель поєднує в собі посилені рекурентні нейронні мережі, глибоке підкріплене навчання та аналіз емоцій в соціальних мережах, щоб покращити здатність DeFi протоколу реагувати на зміни на ринку.
Оцінка здатності прогнозування волатильності SUI
Професор Ставрос Дегіанакіс з Відкритого університету Кіпру дослідить ефективність алгоритму SPEC у прогнозуванні волатильності активів Sui, використовуючи високочастотні дані про ціни, зосередившись на SUI та проводячи верифікацію серед різних блокчейн-активів.
низькомеморійні постквантові прозорі zkSNARKs
Бретт Фолк і Пратйуш Мішра з університету Пенсильванії працюватимуть над розробкою масштабованих zkSNARK, 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 механізмів консенсусу до безпеки смарт-контрактів, від оптимізації DeFi до захисту конфіденційності. Їхні результати можуть принести важливі прориви для екосистеми Sui та всієї індустрії блокчейн, сприяючи подальшому розвитку технологій Web3.