Giải thưởng nghiên cứu học thuật mới của Sui được công bố: Các trường đại học hàng đầu toàn cầu tham gia, 17 dự án nhận được 420.000 đô la tài trợ
Gần đây, Quỹ Sui đã công bố danh sách người nhận giải thưởng nghiên cứu học thuật trong đợt trao giải mới. Chương trình này nhằm tài trợ cho các dự án nghiên cứu thúc đẩy sự phát triển của Web3, đặc biệt là trong các lĩnh vực mở rộng ranh giới công nghệ như mạng blockchain, lập trình hợp đồng thông minh và các sản phẩm xây dựng trên nền tảng Sui.
Trong đợt này, có tổng cộng 17 đề xuất nghiên cứu từ các trường đại học danh tiếng quốc tế được tài trợ, với tổng số tiền lên tới 425,000 USD. Các trường tham gia bao gồm Viện Khoa học và Công nghệ Hàn Quốc, Đại học London, Viện Công nghệ Liên bang Lausanne và Đại học Quốc gia Singapore.
Dưới đây là một số mô tả về các dự án đạt giải:
Nghiên cứu về sự đa dạng của các nhóm bỏ phiếu DAO (Đại học Cornell)
Dự án này nhằm xây dựng các chỉ số để đo lường mức độ phi tập trung của tổ chức tự trị phi tập trung (DAO) và khám phá các phương pháp thực hành để nâng cao tính phi tập trung bên trong tổ chức.
Giao thức đồng thuận DAG bất đồng bộ an toàn tự thích nghi (Đại học London)
Phát triển một giao thức đồ thị có hướng không chu trình bất đồng bộ (DAG), nhằm tăng cường khả năng chống tấn công và thích ứng với môi trường đối thủ đang thay đổi.
Kiểm toán hợp đồng thông minh Sui dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn (Đại học London)
Sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn như GPT-4 để cải thiện quy trình kiểm toán hợp đồng thông minh Move và mở rộng sang đánh giá an ninh hợp đồng thông minh Sui.
Nghiên cứu lĩnh vực giao thức đồng thuận (Đại học Bern)
Thông qua việc điều tra lĩnh vực đồng thuận hiện tại, cung cấp những hiểu biết mới cho giao thức đồng thuận mật mã, giúp hiểu rõ hơn về các thuật toán hiện có.
Khung xác thực tin cậy cao cho giao thức oracle phi tập trung (Đại học Carnegie Mellon)
Tạo một khung để phân tích và xác minh chặt chẽ các oracle blockchain thông qua các phương pháp hình thức, đảm bảo tính chính xác và công bằng của dữ liệu bên ngoài trong hợp đồng thông minh.
Nhận diện nút thắt khả năng mở rộng blockchain (Viện Công nghệ Liên bang Zurich)
Nhận diện những nút thắt do thiết kế hợp đồng thông minh gây ra, nâng cao tiềm năng phân tán của các ứng dụng blockchain.
Xác minh cơ học của giao thức Bullshark (Đại học Quốc gia Singapore)
Sử dụng công cụ xác thực hỗ trợ máy tính hiện đại để xác minh chính thức các thuộc tính của Bullshark, thúc đẩy nghiên cứu về giao thức đồng thuận dựa trên DAG.
Khung tiêu chuẩn chuẩn hóa blockchain (Đại học Lehigh)
Tạo định dạng chuẩn hóa chuẩn mực cho blockchain để so sánh công bằng hiệu suất của các blockchain L1 và các giải pháp mở rộng L2.
Xây dựng lớp chuỗi chia sẻ có thể mở rộng và phi tập trung (Viện Khoa học và Công nghệ Hàn Quốc)
Khám phá việc sử dụng Bullshark/Mysticeti như một thuật toán sắp xếp chia sẻ, cho phép nhiều Rollup sử dụng Sui làm lớp sắp xếp.
Tối ưu hóa giá cả tắc nghẽn trên thị trường phí địa phương (Đại học New York)
Nghiên cứu thị trường phí địa phương để tối ưu hóa cơ chế định giá tắc nghẽn của mạng blockchain, đạt được phân bổ tài nguyên tối ưu.
Sàn giao dịch tự động phân đoạn (Viện Công nghệ Israel)
Phát triển khái niệm hợp đồng phân đoạn, sử dụng nhiều hợp đồng để cải thiện khả năng đồng thời, đồng thời giải quyết các thách thức như phân mảnh tính thanh khoản.
Tiết lộ cá nhân trong cơ chế cạnh tranh (Đại học Romatolviata)
Khám phá các phương pháp thiết kế cơ chế thị trường mới, nghiên cứu ảnh hưởng của việc tiết lộ thông tin một cách riêng tư đến kết quả thị trường.
Tạo hợp đồng thông minh Sui dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn (Đại học Carnegie Mellon)
Cải thiện khả năng tạo hợp đồng thông minh bằng ngôn ngữ Move thông qua việc tinh chỉnh mô hình ngôn ngữ lớn.
Khung so sánh chuyển đổi ngôn ngữ Move (Đại học Nicosia)
Hoàn thành phân tích so sánh toàn diện giữa Solidity và Move, thúc đẩy sự chuyển giao của các nhà phát triển sang phát triển bằng Move.
Tối ưu hóa DeFi: Phương pháp học sâu (Đại học Bách khoa Lausanne)
Phát triển mô hình học sâu hỗn hợp, tối ưu hóa tính thanh khoản và phí động trong giao thức Sui DeFi.
Đánh giá khả năng dự đoán biến động SUI (Đại học Mở Cyprus)
Nghiên cứu tính hiệu quả của thuật toán SPEC trong việc dự đoán biến động tài sản Sui.
zkSNARKs trong suốt hậu lượng tử với bộ nhớ thấp (Đại học Pennsylvania)
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.
Những dự án nghiên cứu này bao gồm nhiều lĩnh vực tiên phong của công nghệ blockchain, từ cơ chế đồng thuận đến bảo mật hợp đồng thông minh, từ tối ưu hóa DeFi đến bảo vệ quyền riêng tư. Bằng cách hỗ trợ những nghiên cứu học thuật này, Quỹ Sui nhằm mục đích thúc đẩy sự đổi mới và phát triển của công nghệ blockchain, đặt nền tảng vững chắc cho tương lai của hệ sinh thái Web3.
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.
24 thích
Phần thưởng
24
7
Đăng lại
Chia sẻ
Bình luận
0/400
ILCollector
· 10giờ trước
Nghiên cứu học thuật có thể cứu giá coin không?
Xem bản gốcTrả lời0
FlashLoanPrince
· 08-11 17:24
Tiền phát tốt quá
Xem bản gốcTrả lời0
alpha_leaker
· 08-11 14:10
Người bí ẩn của Blockchain
Xem bản gốcTrả lời0
Fren_Not_Food
· 08-10 21:50
sui太顶了 chơi đùa với mọi người học thuật
Xem bản gốcTrả lời0
ForkLibertarian
· 08-10 21:50
Lại đang đốt tiền nữa rồi.
Xem bản gốcTrả lời0
DeFiChef
· 08-10 21:45
sui vũ trụ đại phát coin
Xem bản gốcTrả lời0
MEVHunter
· 08-10 21:43
42w撒coin就想 nằm nhiệt độ? Cùng gas phí đều không bằng
Giải thưởng Nghiên cứu Học thuật Mới Sui: 17 dự án nhận 420.000 USD tài trợ, tham gia bởi các trường đại học hàng đầu thế giới.
Giải thưởng nghiên cứu học thuật mới của Sui được công bố: Các trường đại học hàng đầu toàn cầu tham gia, 17 dự án nhận được 420.000 đô la tài trợ
Gần đây, Quỹ Sui đã công bố danh sách người nhận giải thưởng nghiên cứu học thuật trong đợt trao giải mới. Chương trình này nhằm tài trợ cho các dự án nghiên cứu thúc đẩy sự phát triển của Web3, đặc biệt là trong các lĩnh vực mở rộng ranh giới công nghệ như mạng blockchain, lập trình hợp đồng thông minh và các sản phẩm xây dựng trên nền tảng Sui.
Trong đợt này, có tổng cộng 17 đề xuất nghiên cứu từ các trường đại học danh tiếng quốc tế được tài trợ, với tổng số tiền lên tới 425,000 USD. Các trường tham gia bao gồm Viện Khoa học và Công nghệ Hàn Quốc, Đại học London, Viện Công nghệ Liên bang Lausanne và Đại học Quốc gia Singapore.
Dưới đây là một số mô tả về các dự án đạt giải:
Nghiên cứu về sự đa dạng của các nhóm bỏ phiếu DAO (Đại học Cornell) Dự án này nhằm xây dựng các chỉ số để đo lường mức độ phi tập trung của tổ chức tự trị phi tập trung (DAO) và khám phá các phương pháp thực hành để nâng cao tính phi tập trung bên trong tổ chức.
Giao thức đồng thuận DAG bất đồng bộ an toàn tự thích nghi (Đại học London) Phát triển một giao thức đồ thị có hướng không chu trình bất đồng bộ (DAG), nhằm tăng cường khả năng chống tấn công và thích ứng với môi trường đối thủ đang thay đổi.
Kiểm toán hợp đồng thông minh Sui dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn (Đại học London) Sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn như GPT-4 để cải thiện quy trình kiểm toán hợp đồng thông minh Move và mở rộng sang đánh giá an ninh hợp đồng thông minh Sui.
Nghiên cứu lĩnh vực giao thức đồng thuận (Đại học Bern) Thông qua việc điều tra lĩnh vực đồng thuận hiện tại, cung cấp những hiểu biết mới cho giao thức đồng thuận mật mã, giúp hiểu rõ hơn về các thuật toán hiện có.
Khung xác thực tin cậy cao cho giao thức oracle phi tập trung (Đại học Carnegie Mellon) Tạo một khung để phân tích và xác minh chặt chẽ các oracle blockchain thông qua các phương pháp hình thức, đảm bảo tính chính xác và công bằng của dữ liệu bên ngoài trong hợp đồng thông minh.
Nhận diện nút thắt khả năng mở rộng blockchain (Viện Công nghệ Liên bang Zurich) Nhận diện những nút thắt do thiết kế hợp đồng thông minh gây ra, nâng cao tiềm năng phân tán của các ứng dụng blockchain.
Xác minh cơ học của giao thức Bullshark (Đại học Quốc gia Singapore) Sử dụng công cụ xác thực hỗ trợ máy tính hiện đại để xác minh chính thức các thuộc tính của Bullshark, thúc đẩy nghiên cứu về giao thức đồng thuận dựa trên DAG.
Khung tiêu chuẩn chuẩn hóa blockchain (Đại học Lehigh) Tạo định dạng chuẩn hóa chuẩn mực cho blockchain để so sánh công bằng hiệu suất của các blockchain L1 và các giải pháp mở rộng L2.
Xây dựng lớp chuỗi chia sẻ có thể mở rộng và phi tập trung (Viện Khoa học và Công nghệ Hàn Quốc) Khám phá việc sử dụng Bullshark/Mysticeti như một thuật toán sắp xếp chia sẻ, cho phép nhiều Rollup sử dụng Sui làm lớp sắp xếp.
Tối ưu hóa giá cả tắc nghẽn trên thị trường phí địa phương (Đại học New York) Nghiên cứu thị trường phí địa phương để tối ưu hóa cơ chế định giá tắc nghẽn của mạng blockchain, đạt được phân bổ tài nguyên tối ưu.
Sàn giao dịch tự động phân đoạn (Viện Công nghệ Israel) Phát triển khái niệm hợp đồng phân đoạn, sử dụng nhiều hợp đồng để cải thiện khả năng đồng thời, đồng thời giải quyết các thách thức như phân mảnh tính thanh khoản.
Tiết lộ cá nhân trong cơ chế cạnh tranh (Đại học Romatolviata) Khám phá các phương pháp thiết kế cơ chế thị trường mới, nghiên cứu ảnh hưởng của việc tiết lộ thông tin một cách riêng tư đến kết quả thị trường.
Tạo hợp đồng thông minh Sui dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn (Đại học Carnegie Mellon) Cải thiện khả năng tạo hợp đồng thông minh bằng ngôn ngữ Move thông qua việc tinh chỉnh mô hình ngôn ngữ lớn.
Khung so sánh chuyển đổi ngôn ngữ Move (Đại học Nicosia) Hoàn thành phân tích so sánh toàn diện giữa Solidity và Move, thúc đẩy sự chuyển giao của các nhà phát triển sang phát triển bằng Move.
Tối ưu hóa DeFi: Phương pháp học sâu (Đại học Bách khoa Lausanne) Phát triển mô hình học sâu hỗn hợp, tối ưu hóa tính thanh khoản và phí động trong giao thức Sui DeFi.
Đánh giá khả năng dự đoán biến động SUI (Đại học Mở Cyprus) Nghiên cứu tính hiệu quả của thuật toán SPEC trong việc dự đoán biến động tài sản Sui.
zkSNARKs trong suốt hậu lượng tử với bộ nhớ thấp (Đại học Pennsylvania) 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.
Những dự án nghiên cứu này bao gồm nhiều lĩnh vực tiên phong của công nghệ blockchain, từ cơ chế đồng thuận đến bảo mật hợp đồng thông minh, từ tối ưu hóa DeFi đến bảo vệ quyền riêng tư. Bằng cách hỗ trợ những nghiên cứu học thuật này, Quỹ Sui nhằm mục đích thúc đẩy sự đổi mới và phát triển của công nghệ blockchain, đặt nền tảng vững chắc cho tương lai của hệ sinh thái Web3.