Sui新一期学术研究奖项揭晓：全球知名高校参与，17个项目获42万美元资助

近期，Sui基金会公布了新一轮学术研究奖项的获奖名单。此次资助计划旨在推动Web3技术发展，特别是区块链网络、智能合约编程以及基于Sui构建的产品相关技术的突破。

在过去两个阶段中，共有17个来自国际知名大学的研究提案获得批准，总资助金额达425,000美元。参与高校包括韩国科学技术院、伦敦大学学院、洛桑联邦理工学院和新加坡国立大学等。

获奖提案亮点

去中心化自治组织研究

康奈尔大学的研究团队将探讨去中心化组织的本质，建立衡量DAO去中心化程度的指标，并提出增强组织内部去中心化的实践方法。

提升区块链共识协议安全性

伦敦大学学院的项目致力于开发一种异步DAG协议，以增强对攻击的抵抗能力，并能适应不断变化的对手策略。该协议有望在保持高性能的同时，提供更好的安全性和适应性。

智能合约审计创新

另一个来自伦敦大学学院的团队将利用GPT-4-32k和Claude-v2-100k等大型语言模型，提升Sui智能合约的审计效率。他们此前对52个Solidity DeFi智能合约的分析已发现了导致近10亿美元损失的漏洞。

共识协议领域研究

伯尔尼大学的项目将对当前共识领域进行全面调查，为密码共识协议提供新的见解，有助于更好地理解现有算法，并为设计分布式协议提供新思路。

预言机协议验证框架

卡内基梅隆大学和Djed Alliance的研究人员将创建一个框架，通过形式化方法严格分析和验证区块链预言机。这对确保智能合约中外部数据的准确性和公平性至关重要。

区块链可扩展性研究

苏黎世联邦理工学院的团队将致力于识别源于智能合约设计缺陷的瓶颈，以提高区块链应用程序的并行化潜力。他们还将探讨交易费用调整对并行化潜力的影响。

DAG共识协议验证

新加坡国立大学的研究旨在使用现代计算机辅助验证工具对Bullshark协议的属性进行正式验证，推进对基于有向无环图的共识协议的理解。

区块链性能评估标准化

利哈伊大学的项目计划创建一个区块链基准标准化格式，以公平比较各种L1区块链和L2扩展解决方案的性能，为用户和开发者提供透明的链性能洞察。

共享排序层研究

韩国科学技术院的研究将探索将Bullshark/Mysticeti用作共享排序器算法的可能性，这可能使多个Rollup能够使用Sui作为排序层。

区块链拥堵定价优化

纽约大学的研究团队将调查本地费用市场以优化区块链网络中的拥堵定价，目标是建立反映网络拥堵状态的有效定价机制，实现最佳资源分配。

分片自动做市商创新

以色列理工学院正在开发"分片合约"概念，利用多个合约提高并发性。该项目旨在解决分片AMM带来的流动性碎片化和交易成本上升等挑战，实现完全可并行化的分片AMM。

市场机制设计研究

罗马托尔维亚塔大学的项目将探索新的市场机制设计方法，研究设计者向代理人私下披露信息对市场结果和战略互动的影响，旨在提供对现代市场动态和竞争的深入洞察。

Sui智能合约生成

卡内基梅隆大学的研究人员将致力于改进大型语言模型在生成Sui智能合约方面的能力。他们计划收集Move语言示例数据集，增强提示工程，并实施模型微调，以提高LLM在Move代码生成方面的效果。

Solidity到Move的过渡研究

尼科西亚大学的项目将进行Solidity和Move之间的全面比较分析，旨在促进开发者对Move功能和能力的深入理解，并创建一个框架以简化开发人员向Move语言的过渡。

DeFi优化研究

洛桑联邦理工学院的团队将开发一种混合深度学习模型，用于Sui DeFi协议中的最佳范围预测。该模型结合了增强的递归神经网络、深度强化学习和社交媒体情感分析，旨在提高DeFi协议对市场变化的响应能力。

SUI波动率预测研究

塞浦路斯开放大学的研究将调查SPEC算法在Sui资产波动率预测中的有效性。利用高频价格数据，该研究将主要关注SUI，并在各种区块链资产中进行验证。

后量子透明zkSNARKs研究

宾夕法尼亚大学的项目旨在开发可扩展的zkSNARKs，通过同时解决证明者时间复杂度、空间复杂度和SRS大小三个主要障碍，为区块链技术中的各种应用提供部署就绪的可扩展加密证明方案。

这些研究项目涵盖了区块链技术的多个关键领域，从共识机制到智能合约安全，从DeFi优化到市场机制设计。这些前沿研究有望推动Sui生态系统和整个区块链行业的技术进步，为未来的Web3应用奠定坚实基础。