Resultados da nova ronda de financiamento para pesquisa acadêmica do Sui revelados: várias universidades renomadas globalmente participaram, 17 projetos receberam mais de 420 mil dólares.
Recentemente, a Fundação Sui divulgou a lista de vencedores da nova rodada de subsídios para pesquisa acadêmica. Este programa visa apoiar projetos de pesquisa que promovam o desenvolvimento do Web3, especialmente em explorações de ponta relacionadas a redes blockchain, programação de contratos inteligentes e tecnologias relacionadas a produtos construídos com Sui.
Nos últimos dois períodos, um total de 17 propostas de pesquisa de instituições de ensino superior internacionalmente reconhecidas foram aprovadas, com um montante total de financiamento de 425.000 dólares. As universidades participantes incluem o Instituto de Ciência e Tecnologia da Coreia, o University College London, a École Polytechnique Fédérale de Lausanne e a Universidade Nacional de Cingapura.
Visão Geral dos Projetos Financiados
Estudo sobre a diversidade das organizações autônomas descentralizadas
O Professor Ari Juels da Universidade de Cornell irá investigar a natureza das organizações descentralizadas. Este projeto irá estabelecer indicadores para medir o grau de descentralização das DAOs e explorar métodos práticos para aumentar o nível de descentralização dentro das organizações.
protocolo de consenso DAG assíncrono seguro adaptativo
O professor Philipp Jovanovic da University College London propôs o desenvolvimento de um protocolo DAG assíncrono para aumentar a resistência a ataques e se adaptar a um ambiente de ameaças em mudança. Este protocolo visa fornecer maior segurança e adaptabilidade, enquanto mantém um nível de desempenho próximo ao de adversários parcialmente síncronos.
Auditoria de contratos inteligentes Sui baseada em modelos de linguagem de grande escala
O professor Arthur Gervais, da University College London, planeja utilizar grandes modelos de linguagem, como o GPT-4-32k e o Claude-v2-100k, para melhorar o processo de auditoria de contratos inteligentes Move. A equipe anteriormente analisou 52 contratos inteligentes DeFi em Solidity e identificou vulnerabilidades que levaram a perdas de quase 1 bilhão de dólares, agora expandindo a pesquisa para contratos inteligentes Sui.
Mapa panorâmico do domínio do protocolo de consenso
O professor Christopher Cachin da Universidade de Berna realizará uma investigação abrangente na área de consenso atual, fornecendo novas percepções sobre protocolos de consenso criptográficos. Os resultados da pesquisa ajudarão a compreender melhor os algoritmos existentes e oferecerão novas ideias para o design de protocolos distribuídos.
Quadro de verificação de protocolo de oráculo descentralizado
A professora Giselle Reis da Universidade Carnegie Mellon e Bruno Woltzenlogel Paleo da Djed Alliance irão criar uma estrutura para analisar e verificar rigorosamente oráculos de blockchain por meio de métodos formais. O projeto irá desenvolver uma biblioteca abrangente de definições e estratégias de prova no sistema de gerenciamento de provas Coq.
Identificação de gargalos de escalabilidade da blockchain
O Professor Roger Wattenhofer do Instituto Federal de Tecnologia de Zurique irá dedicar-se a identificar os gargalos de escalabilidade resultantes de falhas no design de contratos inteligentes e explorar o impacto do ajuste das taxas de transação no potencial de paralelização.
Validação mecanizada do protocolo Bullshark
O professor Ilya Sergey da Universidade Nacional de Cingapura planeia usar ferramentas modernas de verificação assistida por computador para realizar a verificação formal das propriedades do protocolo Bullshark, avançando na compreensão dos protocolos de consenso baseados em DAG.
Quadro de padronização de referência de blockchain
O professor Henry F. Korth da Universidade Lehigh propôs a criação de um formato de padronização de benchmark em blockchain, para comparar de forma justa as blockchains L1 e as soluções de escalabilidade L2, fornecendo aos usuários e desenvolvedores uma visão transparente do desempenho da cadeia.
camada de ordenação compartilhada descentralizada escalável
O Professor Min Suk Kang da KAIST irá explorar o uso do Bullshark/Mysticeti como um algoritmo de ordenação compartilhada, pesquisando várias soluções de Rollup que utilizam Sui como camada de ordenação.
Mercado de taxas locais e otimização de preços de congestionamento
O professor Abdoulaye Ndiaye da Universidade de Nova Iorque irá investigar o mercado de taxas locais para otimizar o mecanismo de preços de congestionamento em redes de blockchain, com o objetivo de estabelecer um modelo de preços eficaz que reflita o estado de congestionamento da rede.
Mecanismo de market maker automático de fragmentos
O Professor Ittay Eyal do Instituto Tecnológico de Israel está desenvolvendo o conceito de contratos fragmentados, utilizando múltiplos contratos para aumentar a concorrência. A pesquisa concentra-se na ajustamento dos mecanismos de incentivo para provedores de liquidez e traders, a fim de alcançar um AMM fragmentado totalmente paralelizado.
Divulgação de informações privadas em mecanismos de concorrência
O professor Andrea Attar da Universidade de Tor Vergata em Roma irá explorar novas abordagens para o design de mecanismos de mercado, investigando o impacto da divulgação privada de informações por parte dos designers aos agentes nos resultados do mercado e nas interações estratégicas.
Geração de contratos inteligentes Sui com base em modelos de linguagem de grande escala
Os professores Ken Koedinger e Eason Chen da Universidade Carnegie Mellon estarão dedicados a resolver os desafios atuais dos grandes modelos de linguagem na geração de contratos inteligentes em Move. A pesquisa inclui a coleta de conjuntos de dados de exemplo em Move, o aprimoramento da engenharia de prompts e a implementação do ajuste fino do modelo.
Quadro de medição comparativa da linguagem Move
O Professor George Giaglis da Universidade de Nicósia realizará uma análise comparativa abrangente entre as linguagens Solidity e Move, com o objetivo de promover uma compreensão profunda das funcionalidades e capacidades do Move, e ajudar os desenvolvedores a fazer a transição de forma mais suave para o desenvolvimento em Move.
Otimização DeFi: Métodos de Aprendizagem Profunda
Os professores Rachid Guerraoui e Walid Sofiane do Instituto Federal de Tecnologia de Lausanne desenvolverão um modelo híbrido de aprendizado profundo para previsão de faixa ideal no protocolo Sui DeFi, combinando redes neurais recorrentes aprimoradas, aprendizado por reforço profundo e análise de sentimento de mídias sociais.
Avaliação da capacidade de previsão da volatilidade SUI
O Professor Stavros Degiannakis da Universidade Aberta de Chipre irá investigar a eficácia do algoritmo SPEC na previsão da volatilidade dos ativos Sui, com foco principal nos ativos SUI, e validará em outros ativos de blockchain.
zkSNARKs transparentes pós-quânticos de baixo consumo de memória
Os professores Brett Falk e Pratyush Mishra da Universidade da Pensilvânia estão dedicados ao desenvolvimento de zkSNARKs escaláveis, abordando principais obstáculos como a complexidade de tempo do provador, a complexidade de espaço e o tamanho do SRS, para fornecer soluções de provas criptográficas escaláveis prontas para a implementação em várias aplicações da tecnologia blockchain.
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ForeverBuyingDips
· 2h atrás
Meu Deus, será que podem dar alguns projetos práticos? Para que falar dessas coisas superficiais?
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nft_widow
· 2h atrás
O jarro de arroz deve estar quase vazio, não?
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BlockchainBouncer
· 2h atrás
Quando é que a Sui vai lançar a segunda ronda? Já está a demorar muito.
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MoonRocketman
· 2h atrás
Ascensão tendência evidente volume RSI é mais importante do que sustentar-se acima de 400 mil dólares janela de lançamento
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MetaverseVagrant
· 2h atrás
Ai, o dinheiro não é dado a nós, investidores de retalho.
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BlockchainFoodie
· 2h atrás
servindo algumas subsídios web3 suculentos como um lote fresco de colapsos defi... a verdadeira prova de stake está no sabor fr
Sui anuncia uma nova ronda de financiamento acadêmico, 17 projetos de Blockchain recebem 425000 dólares de apoio
Resultados da nova ronda de financiamento para pesquisa acadêmica do Sui revelados: várias universidades renomadas globalmente participaram, 17 projetos receberam mais de 420 mil dólares.
Recentemente, a Fundação Sui divulgou a lista de vencedores da nova rodada de subsídios para pesquisa acadêmica. Este programa visa apoiar projetos de pesquisa que promovam o desenvolvimento do Web3, especialmente em explorações de ponta relacionadas a redes blockchain, programação de contratos inteligentes e tecnologias relacionadas a produtos construídos com Sui.
Nos últimos dois períodos, um total de 17 propostas de pesquisa de instituições de ensino superior internacionalmente reconhecidas foram aprovadas, com um montante total de financiamento de 425.000 dólares. As universidades participantes incluem o Instituto de Ciência e Tecnologia da Coreia, o University College London, a École Polytechnique Fédérale de Lausanne e a Universidade Nacional de Cingapura.
Visão Geral dos Projetos Financiados
Estudo sobre a diversidade das organizações autônomas descentralizadas
O Professor Ari Juels da Universidade de Cornell irá investigar a natureza das organizações descentralizadas. Este projeto irá estabelecer indicadores para medir o grau de descentralização das DAOs e explorar métodos práticos para aumentar o nível de descentralização dentro das organizações.
protocolo de consenso DAG assíncrono seguro adaptativo
O professor Philipp Jovanovic da University College London propôs o desenvolvimento de um protocolo DAG assíncrono para aumentar a resistência a ataques e se adaptar a um ambiente de ameaças em mudança. Este protocolo visa fornecer maior segurança e adaptabilidade, enquanto mantém um nível de desempenho próximo ao de adversários parcialmente síncronos.
Auditoria de contratos inteligentes Sui baseada em modelos de linguagem de grande escala
O professor Arthur Gervais, da University College London, planeja utilizar grandes modelos de linguagem, como o GPT-4-32k e o Claude-v2-100k, para melhorar o processo de auditoria de contratos inteligentes Move. A equipe anteriormente analisou 52 contratos inteligentes DeFi em Solidity e identificou vulnerabilidades que levaram a perdas de quase 1 bilhão de dólares, agora expandindo a pesquisa para contratos inteligentes Sui.
Mapa panorâmico do domínio do protocolo de consenso
O professor Christopher Cachin da Universidade de Berna realizará uma investigação abrangente na área de consenso atual, fornecendo novas percepções sobre protocolos de consenso criptográficos. Os resultados da pesquisa ajudarão a compreender melhor os algoritmos existentes e oferecerão novas ideias para o design de protocolos distribuídos.
Quadro de verificação de protocolo de oráculo descentralizado
A professora Giselle Reis da Universidade Carnegie Mellon e Bruno Woltzenlogel Paleo da Djed Alliance irão criar uma estrutura para analisar e verificar rigorosamente oráculos de blockchain por meio de métodos formais. O projeto irá desenvolver uma biblioteca abrangente de definições e estratégias de prova no sistema de gerenciamento de provas Coq.
Identificação de gargalos de escalabilidade da blockchain
O Professor Roger Wattenhofer do Instituto Federal de Tecnologia de Zurique irá dedicar-se a identificar os gargalos de escalabilidade resultantes de falhas no design de contratos inteligentes e explorar o impacto do ajuste das taxas de transação no potencial de paralelização.
Validação mecanizada do protocolo Bullshark
O professor Ilya Sergey da Universidade Nacional de Cingapura planeia usar ferramentas modernas de verificação assistida por computador para realizar a verificação formal das propriedades do protocolo Bullshark, avançando na compreensão dos protocolos de consenso baseados em DAG.
Quadro de padronização de referência de blockchain
O professor Henry F. Korth da Universidade Lehigh propôs a criação de um formato de padronização de benchmark em blockchain, para comparar de forma justa as blockchains L1 e as soluções de escalabilidade L2, fornecendo aos usuários e desenvolvedores uma visão transparente do desempenho da cadeia.
camada de ordenação compartilhada descentralizada escalável
O Professor Min Suk Kang da KAIST irá explorar o uso do Bullshark/Mysticeti como um algoritmo de ordenação compartilhada, pesquisando várias soluções de Rollup que utilizam Sui como camada de ordenação.
Mercado de taxas locais e otimização de preços de congestionamento
O professor Abdoulaye Ndiaye da Universidade de Nova Iorque irá investigar o mercado de taxas locais para otimizar o mecanismo de preços de congestionamento em redes de blockchain, com o objetivo de estabelecer um modelo de preços eficaz que reflita o estado de congestionamento da rede.
Mecanismo de market maker automático de fragmentos
O Professor Ittay Eyal do Instituto Tecnológico de Israel está desenvolvendo o conceito de contratos fragmentados, utilizando múltiplos contratos para aumentar a concorrência. A pesquisa concentra-se na ajustamento dos mecanismos de incentivo para provedores de liquidez e traders, a fim de alcançar um AMM fragmentado totalmente paralelizado.
Divulgação de informações privadas em mecanismos de concorrência
O professor Andrea Attar da Universidade de Tor Vergata em Roma irá explorar novas abordagens para o design de mecanismos de mercado, investigando o impacto da divulgação privada de informações por parte dos designers aos agentes nos resultados do mercado e nas interações estratégicas.
Geração de contratos inteligentes Sui com base em modelos de linguagem de grande escala
Os professores Ken Koedinger e Eason Chen da Universidade Carnegie Mellon estarão dedicados a resolver os desafios atuais dos grandes modelos de linguagem na geração de contratos inteligentes em Move. A pesquisa inclui a coleta de conjuntos de dados de exemplo em Move, o aprimoramento da engenharia de prompts e a implementação do ajuste fino do modelo.
Quadro de medição comparativa da linguagem Move
O Professor George Giaglis da Universidade de Nicósia realizará uma análise comparativa abrangente entre as linguagens Solidity e Move, com o objetivo de promover uma compreensão profunda das funcionalidades e capacidades do Move, e ajudar os desenvolvedores a fazer a transição de forma mais suave para o desenvolvimento em Move.
Otimização DeFi: Métodos de Aprendizagem Profunda
Os professores Rachid Guerraoui e Walid Sofiane do Instituto Federal de Tecnologia de Lausanne desenvolverão um modelo híbrido de aprendizado profundo para previsão de faixa ideal no protocolo Sui DeFi, combinando redes neurais recorrentes aprimoradas, aprendizado por reforço profundo e análise de sentimento de mídias sociais.
Avaliação da capacidade de previsão da volatilidade SUI
O Professor Stavros Degiannakis da Universidade Aberta de Chipre irá investigar a eficácia do algoritmo SPEC na previsão da volatilidade dos ativos Sui, com foco principal nos ativos SUI, e validará em outros ativos de blockchain.
zkSNARKs transparentes pós-quânticos de baixo consumo de memória
Os professores Brett Falk e Pratyush Mishra da Universidade da Pensilvânia estão dedicados ao desenvolvimento de zkSNARKs escaláveis, abordando principais obstáculos como a complexidade de tempo do provador, a complexidade de espaço e o tamanho do SRS, para fornecer soluções de provas criptográficas escaláveis prontas para a implementação em várias aplicações da tecnologia blockchain.