Quỹ Sui công bố vòng nghiên cứu học thuật mới: Các trường đại học hàng đầu thế giới tham gia, 17 dự án nhận tài trợ trên 420.000 USD
Gần đây, Quỹ Sui đã công bố danh sách người nhận giải thưởng nghiên cứu học thuật vòng mới nhất. Chương trình này nhằm tài trợ cho các dự án nghiên cứu thúc đẩy sự phát triển của công nghệ Web3, đặc biệt trong các lĩnh vực như mạng blockchain, lập trình hợp đồng thông minh và các ứng dụng được xây dựng trên nền tảng Sui.
Trong đợt này, có tổng cộng 17 đề xuất nghiên cứu từ các trường đại học nổi tiếng quốc tế được phê duyệt, với tổng số tiền tài trợ lên tới 425,000 đô la Mỹ. Các trường đại học 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, cùng nhiều trường danh tiếng hàng đầu thế giới khác.
Tổng quan các dự án đạt giải
Nghiên cứu sự đa dạng của Tổ chức tự trị phi tập trung ( DAO )
Đội nghiên cứu của Đại học Cornell sẽ khám phá ý nghĩa cốt lõi của DAO, thiết lập hệ thống chỉ số đo lường mức độ phi tập trung và đề xuất các phương pháp thực tiễn để tăng cường tính phi tập trung trong tổ chức.
giao thức đồng thuận DAG không đồng bộ an toàn tự thích nghi
Các nhà nghiên cứu từ Đại học London đang nỗ lực phát triển một giao thức đồ thị có định hướng không chu trình bất đồng bộ (DAG), nhằm nâng cao khả năng chống lại các cuộc tấn công của hệ thống và có thể thích ứng với các chiến lược đối thủ đang thay đổi. Giao thức này nhằm cung cấp độ an toàn và khả năng thích ứng mạnh mẽ hơn, đồng thời duy trì gần mức hiệu suất của đối thủ bán đồng bộ.
Kiểm toán hợp đồng thông minh Sui dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn
Một nhóm khác từ Đại học London sẽ sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn tiên tiến như GPT-4 và Claude để thực hiện kiểm toán an ninh cho các hợp đồng thông minh Move trên nền tảng Sui. Dự án này dựa trên phân tích sơ bộ 52 hợp đồng DeFi Solidity, sẽ mở rộng thêm vào hệ sinh thái Sui, nhấn mạnh tầm quan trọng của việc thực hiện đánh giá an ninh vững chắc kịp thời.
Nghiên cứu lĩnh vực giao thức đồng thuận
Dự án của Đại học Bern sẽ tiến hành một cuộc khảo sát toàn diện về lĩnh vực giao thức đồng thuận hiện tại, cung cấp những cái nhìn mới cho giao thức đồng thuận mật mã, 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 của oracle phi tập trung
Nghiên cứu hợp tác giữa Đại học Carnegie Mellon và Djed Alliance nhằm tạo ra một khung công tác để phân tích và xác minh các oracle blockchain một cách nghiêm ngặt thông qua các phương pháp hình thức. Dự án sẽ sử dụng hệ thống quản lý chứng minh Coq, phát triển một thư viện định nghĩa và chiến lược chứng minh toàn diện.
Nhận diện nút thắt khả năng mở rộng blockchain
Đội ngũ của Viện Công nghệ Liên bang Zurich sẽ tập trung vào việc xác định các nút thắt hiệu suất do thiết kế hợp đồng thông minh gây ra, nhằm nâng cao khả năng xử lý song song của các ứng dụng blockchain. Nghiên cứu cũng sẽ khám phá ảnh hưởng của việc điều chỉnh phí giao dịch đối với tiềm năng song song hóa.
Xác minh hình thức giao thức Bullshark
Các nhà nghiên cứu của Đại học Quốc gia Singapore sẽ sử dụng các công cụ xác minh hỗ trợ máy tính hiện đại để thực hiện xác minh hình thức cho giao thức Bullshark, thúc đẩy sự hiểu biết về các giao thức đồng thuận dựa trên DAG, cung cấp mô hình đầu tiên được xác minh bởi máy cho nghiên cứu hệ thống phân tán.
Khung tiêu chuẩn chuẩn hóa blockchain ( BBSF )
Dự án của Đại học Lihai nhằm tạo ra một định dạng tiêu chuẩn hóa duy nhất cho blockchain, để so sánh công bằng các giải pháp blockchain ở các cấp độ khác nhau, cung cấp cái nhìn minh bạch về hiệu suất cho người dùng và nhà phát triển.
lớp sắp xếp chia sẻ phi tập trung có thể mở rộng được xây dựng
Nghiên cứu của Viện Khoa học và Công nghệ Hàn Quốc sẽ khám phá việc áp dụng Bullshark/Mysticeti như một thuật toán sắp xếp chia sẻ, nghiên cứu nhiều phương án Rollup sử dụng Sui làm lớp sắp xếp.
Tối ưu hóa thị trường phí địa phương định giá tắc nghẽn
Đội ngũ tại Đại học New York sẽ nghiên cứu thị trường phí địa phương để tối ưu hóa cơ chế định giá tắc nghẽn của mạng blockchain, nhằm xây dựng mô hình định giá hiệu quả phản ánh trạng thái tắc nghẽn của mạng, đạt được phân bổ tài nguyên tốt nhất.
Sàn giao dịch tự động phân mảnh ( SAMM )
Viện Công nghệ Israel đang phát triển một khái niệm hợp đồng phân mảnh mới, sử dụng nhiều hợp đồng để tăng cường khả năng đồng thời. Nghiên cứu này sẽ khám phá cách điều chỉnh cơ chế khuyến khích cho nhà cung cấp thanh khoản và các nhà giao dịch, nhằm duy trì nhiều phân mảnh AMM, đạt được khả năng phân mảnh AMM hoàn toàn song song.
Tiết lộ thông tin cá nhân trong cơ chế cạnh tranh
Nghiên cứu tại Đại học Tor Vergata Roma đã khám phá các phương pháp mới trong thiết kế cơ chế thị trường, tập trung vào cạnh tranh giữa các bên bán để thu hút người mua có thông tin. Dự án này sẽ điều tra ảnh hưởng của việc nhà thiết kế tiết lộ thông tin một cách bí mật cho các đại lý đối với kết quả thị trường, nhằm cung cấp cái nhìn sâu sắc về động lực thị trường hiện đại.
Dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn để tạo ra hợp đồng thông minh Sui
Nhóm nghiên cứu của 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, nhằm giải quyết những thách thức mà các LLM hiện tại đang gặp phải trong việc tạo ra các hợp đồng thông minh bằng ngôn ngữ Move.
COMET: Khung chuyển tiếp ngôn ngữ Move
Dự án của Đại học Nicosia sẽ tiến hành phân tích so sánh toàn diện giữa ngôn ngữ Solidity và Move, nhằm thúc đẩy sự hiểu biết sâu sắc về chức năng và khả năng của Move, giúp các nhà phát triển dễ dàng chuyển sang phát triển bằng Move.
Tối ưu hóa Sui DeFi dựa trên học sâu
Nghiên cứu của Viện Công nghệ Liên bang Lausanne sẽ phát triển một mô hình học sâu kết hợp, nhằm dự đoán phạm vi tối ưu trong giao thức Sui DeFi. Mô hình này kết hợp mạng nơ-ron hồi tiếp nâng cao và học tăng cường sâu, đồng thời tích hợp phân tích cảm xúc trên mạng xã hội để nâng cao độ chính xác của dự đoán.
Đánh giá khả năng dự đoán biến động của SUI
Đội ngũ của Đại học Mở Cyprus sẽ điều tra hiệu quả của thuật toán SPEC trong việc dự đoán độ biến động của tài sản Sui. Nghiên cứu này sẽ sử dụng dữ liệu giá cao tần, chủ yếu tập trung vào SUI và được xác minh trên nhiều tài sản blockchain khác nhau.
zkSNARKs trong suốt hậu lượng tử với bộ nhớ thấp
Nghiên cứu của Đại học Pennsylvania nhằm phát triển zkSNARKs có thể mở rộng, bằng cách đồng thời giải quyết ba rào cản chính: độ phức tạp thời gian của người chứng minh, độ phức tạp không gian và kích thước SRS, để cung cấp các giải pháp chứng minh mã hóa có thể mở rộng sẵn sàng triển khai cho các ứng dụng khác nhau trong công nghệ blockchain.
Các dự án nghiên cứu này bao gồm nhiều lĩnh vực tiên tiến của công nghệ blockchain, từ cơ chế đồng thuận, an ninh hợp đồng thông minh đến tài chính phi tập trung và bảo vệ quyền riêng tư, phản ánh cam kết lâu dài của Quỹ Sui trong việc thúc đẩy đổi mới công nghệ blockchain. Thông qua việc hỗ trợ nghiên cứu của các tổ chức học thuật hàng đầu này, hệ sinh thái Sui có triển vọng đạt được những tiến bộ đột phá trong tương lai.
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.
8 thích
Phần thưởng
8
5
Đăng lại
Chia sẻ
Bình luận
0/400
SmartContractRebel
· 9giờ trước
Chỉ 42w đô mà muốn vào những trường đại học hàng đầu này? Thật nực cười.
Xem bản gốcTrả lời0
SchrödingersNode
· 12giờ trước
Hê, ăn uống thật xấu xí, hỗ trợ bên ngoài không có tác dụng gì.
Xem bản gốcTrả lời0
AirdropworkerZhang
· 12giờ trước
Số tiền này thật sự không đủ để đánh vài KDA
Xem bản gốcTrả lời0
NoodlesOrTokens
· 12giờ trước
Chỉ 420.000 đô la đã gây bão rồi sao?
Xem thử btc làm quyên góp học thuật tốn bao nhiêu tiền nhé.
Xem bản gốcTrả lời0
GhostWalletSleuth
· 12giờ trước
Nghiên cứu kinh phí ít như vậy, còn không đủ phí gas một ngày.
Quỹ Sui phân phối 420.000 USD giải thưởng nghiên cứu học thuật, 17 trường đại học hàng đầu toàn cầu được chọn.
Quỹ Sui công bố vòng nghiên cứu học thuật mới: Các trường đại học hàng đầu thế giới tham gia, 17 dự án nhận tài trợ trên 420.000 USD
Gần đây, Quỹ Sui đã công bố danh sách người nhận giải thưởng nghiên cứu học thuật vòng mới nhất. Chương trình này nhằm tài trợ cho các dự án nghiên cứu thúc đẩy sự phát triển của công nghệ Web3, đặc biệt trong các lĩnh vực như mạng blockchain, lập trình hợp đồng thông minh và các ứng dụng được xây dựng trên nền tảng Sui.
Trong đợt này, có tổng cộng 17 đề xuất nghiên cứu từ các trường đại học nổi tiếng quốc tế được phê duyệt, với tổng số tiền tài trợ lên tới 425,000 đô la Mỹ. Các trường đại học 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, cùng nhiều trường danh tiếng hàng đầu thế giới khác.
Tổng quan các dự án đạt giải
Nghiên cứu sự đa dạng của Tổ chức tự trị phi tập trung ( DAO )
Đội nghiên cứu của Đại học Cornell sẽ khám phá ý nghĩa cốt lõi của DAO, thiết lập hệ thống chỉ số đo lường mức độ phi tập trung và đề xuất các phương pháp thực tiễn để tăng cường tính phi tập trung trong tổ chức.
giao thức đồng thuận DAG không đồng bộ an toàn tự thích nghi
Các nhà nghiên cứu từ Đại học London đang nỗ lực phát triển một giao thức đồ thị có định hướng không chu trình bất đồng bộ (DAG), nhằm nâng cao khả năng chống lại các cuộc tấn công của hệ thống và có thể thích ứng với các chiến lược đối thủ đang thay đổi. Giao thức này nhằm cung cấp độ an toàn và khả năng thích ứng mạnh mẽ hơn, đồng thời duy trì gần mức hiệu suất của đối thủ bán đồng bộ.
Kiểm toán hợp đồng thông minh Sui dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn
Một nhóm khác từ Đại học London sẽ sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn tiên tiến như GPT-4 và Claude để thực hiện kiểm toán an ninh cho các hợp đồng thông minh Move trên nền tảng Sui. Dự án này dựa trên phân tích sơ bộ 52 hợp đồng DeFi Solidity, sẽ mở rộng thêm vào hệ sinh thái Sui, nhấn mạnh tầm quan trọng của việc thực hiện đánh giá an ninh vững chắc kịp thời.
Nghiên cứu lĩnh vực giao thức đồng thuận
Dự án của Đại học Bern sẽ tiến hành một cuộc khảo sát toàn diện về lĩnh vực giao thức đồng thuận hiện tại, cung cấp những cái nhìn mới cho giao thức đồng thuận mật mã, 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 của oracle phi tập trung
Nghiên cứu hợp tác giữa Đại học Carnegie Mellon và Djed Alliance nhằm tạo ra một khung công tác để phân tích và xác minh các oracle blockchain một cách nghiêm ngặt thông qua các phương pháp hình thức. Dự án sẽ sử dụng hệ thống quản lý chứng minh Coq, phát triển một thư viện định nghĩa và chiến lược chứng minh toàn diện.
Nhận diện nút thắt khả năng mở rộng blockchain
Đội ngũ của Viện Công nghệ Liên bang Zurich sẽ tập trung vào việc xác định các nút thắt hiệu suất do thiết kế hợp đồng thông minh gây ra, nhằm nâng cao khả năng xử lý song song của các ứng dụng blockchain. Nghiên cứu cũng sẽ khám phá ảnh hưởng của việc điều chỉnh phí giao dịch đối với tiềm năng song song hóa.
Xác minh hình thức giao thức Bullshark
Các nhà nghiên cứu của Đại học Quốc gia Singapore sẽ sử dụng các công cụ xác minh hỗ trợ máy tính hiện đại để thực hiện xác minh hình thức cho giao thức Bullshark, thúc đẩy sự hiểu biết về các giao thức đồng thuận dựa trên DAG, cung cấp mô hình đầu tiên được xác minh bởi máy cho nghiên cứu hệ thống phân tán.
Khung tiêu chuẩn chuẩn hóa blockchain ( BBSF )
Dự án của Đại học Lihai nhằm tạo ra một định dạng tiêu chuẩn hóa duy nhất cho blockchain, để so sánh công bằng các giải pháp blockchain ở các cấp độ khác nhau, cung cấp cái nhìn minh bạch về hiệu suất cho người dùng và nhà phát triển.
lớp sắp xếp chia sẻ phi tập trung có thể mở rộng được xây dựng
Nghiên cứu của Viện Khoa học và Công nghệ Hàn Quốc sẽ khám phá việc áp dụng Bullshark/Mysticeti như một thuật toán sắp xếp chia sẻ, nghiên cứu nhiều phương án Rollup sử dụng Sui làm lớp sắp xếp.
Tối ưu hóa thị trường phí địa phương định giá tắc nghẽn
Đội ngũ tại Đại học New York sẽ nghiên cứu thị trường phí địa phương để tối ưu hóa cơ chế định giá tắc nghẽn của mạng blockchain, nhằm xây dựng mô hình định giá hiệu quả phản ánh trạng thái tắc nghẽn của mạng, đạt được phân bổ tài nguyên tốt nhất.
Sàn giao dịch tự động phân mảnh ( SAMM )
Viện Công nghệ Israel đang phát triển một khái niệm hợp đồng phân mảnh mới, sử dụng nhiều hợp đồng để tăng cường khả năng đồng thời. Nghiên cứu này sẽ khám phá cách điều chỉnh cơ chế khuyến khích cho nhà cung cấp thanh khoản và các nhà giao dịch, nhằm duy trì nhiều phân mảnh AMM, đạt được khả năng phân mảnh AMM hoàn toàn song song.
Tiết lộ thông tin cá nhân trong cơ chế cạnh tranh
Nghiên cứu tại Đại học Tor Vergata Roma đã khám phá các phương pháp mới trong thiết kế cơ chế thị trường, tập trung vào cạnh tranh giữa các bên bán để thu hút người mua có thông tin. Dự án này sẽ điều tra ảnh hưởng của việc nhà thiết kế tiết lộ thông tin một cách bí mật cho các đại lý đối với kết quả thị trường, nhằm cung cấp cái nhìn sâu sắc về động lực thị trường hiện đại.
Dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn để tạo ra hợp đồng thông minh Sui
Nhóm nghiên cứu của 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, nhằm giải quyết những thách thức mà các LLM hiện tại đang gặp phải trong việc tạo ra các hợp đồng thông minh bằng ngôn ngữ Move.
COMET: Khung chuyển tiếp ngôn ngữ Move
Dự án của Đại học Nicosia sẽ tiến hành phân tích so sánh toàn diện giữa ngôn ngữ Solidity và Move, nhằm thúc đẩy sự hiểu biết sâu sắc về chức năng và khả năng của Move, giúp các nhà phát triển dễ dàng chuyển sang phát triển bằng Move.
Tối ưu hóa Sui DeFi dựa trên học sâu
Nghiên cứu của Viện Công nghệ Liên bang Lausanne sẽ phát triển một mô hình học sâu kết hợp, nhằm dự đoán phạm vi tối ưu trong giao thức Sui DeFi. Mô hình này kết hợp mạng nơ-ron hồi tiếp nâng cao và học tăng cường sâu, đồng thời tích hợp phân tích cảm xúc trên mạng xã hội để nâng cao độ chính xác của dự đoán.
Đánh giá khả năng dự đoán biến động của SUI
Đội ngũ của Đại học Mở Cyprus sẽ điều tra hiệu quả của thuật toán SPEC trong việc dự đoán độ biến động của tài sản Sui. Nghiên cứu này sẽ sử dụng dữ liệu giá cao tần, chủ yếu tập trung vào SUI và được xác minh trên nhiều tài sản blockchain khác nhau.
zkSNARKs trong suốt hậu lượng tử với bộ nhớ thấp
Nghiên cứu của Đại học Pennsylvania nhằm phát triển zkSNARKs có thể mở rộng, bằng cách đồng thời giải quyết ba rào cản chính: độ phức tạp thời gian của người chứng minh, độ phức tạp không gian và kích thước SRS, để cung cấp các giải pháp chứng minh mã hóa có thể mở rộng sẵn sàng triển khai cho các ứng dụng khác nhau trong công nghệ blockchain.
Các dự án nghiên cứu này bao gồm nhiều lĩnh vực tiên tiến của công nghệ blockchain, từ cơ chế đồng thuận, an ninh hợp đồng thông minh đến tài chính phi tập trung và bảo vệ quyền riêng tư, phản ánh cam kết lâu dài của Quỹ Sui trong việc thúc đẩy đổi mới công nghệ blockchain. Thông qua việc hỗ trợ nghiên cứu của các tổ chức học thuật hàng đầu này, hệ sinh thái Sui có triển vọng đạt được những tiến bộ đột phá trong tương lai.
Xem thử btc làm quyên góp học thuật tốn bao nhiêu tiền nhé.