Sui學術研究獎新一輪公布：全球知名高校參與，17個項目獲資助超42萬美元

Sui基金會近期宣布了新一輪Sui學術研究獎的獲獎名單。該計劃旨在資助推動Web3發展的研究，特別是推進與區塊鏈網路、智能合約編程和基於Sui構建的產品相關的技術邊界。

在過去兩個階段中，Sui基金會批準了來自多所國際知名大學的17項提案，總資助金額達425,000美元。參與高校包括韓國科學技術院(KAIST)、倫敦大學學院(UCL)、洛桑聯邦理工學院(EPFL)和新加坡國立大學(NUS)等。

獲獎提案概覽

DAOs：投票團體多樣性

康奈爾大學的Ari Juels教授領導的研究旨在解決去中心化組織的本質問題。該項目將建立衡量DAO去中心化程度的指標，並探索提高組織內部去中心化的實踐方法。

自適應安全的異步DAG協議共識

倫敦大學學院的Philipp Jovanovic提出開發一種異步DAG協議，以增強抗攻擊能力並適應不斷變化的對手。該協議旨在提供更好的安全性和適應性，同時保持接近部分同步對手的性能水平。

大型語言模型指導下的Sui智能合約審計

倫敦大學學院的Arthur Gervais團隊計劃利用GPT-4-32k和Claude-v2-100k等大型語言模型改進Move智能合約審計。該項目將擴展到Sui智能合約，強調及時進行穩健安全評估工程。

映射共識協議領域

伯爾尼大學的Christopher Cachin教授將調查當前的共識領域，爲密碼共識協議提供新見解，有助於更好地理解現有算法並爲設計分布式協議提供新結構。

去中心化預言機協議的高可信驗證框架

卡內基梅隆大學的Giselle Reis和Djed Alliance的Bruno Woltzenlogel Paleo將創建一個框架，通過形式化方法嚴格分析和驗證區塊鏈預言機，以確保智能合約中外部數據的準確性和公平性。

識別可擴展性瓶頸

蘇黎世聯邦理工學院的Roger Wattenhofer教授將研究識別源於智能合約設計缺陷的瓶頸，旨在提高區塊鏈應用程序的並行化潛力，並探討交易費用調整對並行化的影響。

Bullshark協議機械化

新加坡國立大學的Ilya Sergey教授將使用現代計算機輔助驗證工具對Bullshark的屬性進行正式驗證，推進對基於DAG的共識協議的理解。

BBSF：區塊鏈基準化標準框架

利哈伊大學的Henry F. Korth教授提議創建一個區塊鏈基準標準化格式，以公平比較L1區塊鏈和L2擴展解決方案，爲用戶和開發者提供鏈性能的透明洞察。

構建可擴展和去中心化的共享序列層

韓國科學技術院的Min Suk Kang教授將探索將Bullshark/Mysticeti用作共享排序器算法，涉及運行多個使用Sui作爲排序層的Rollup。

用於最佳擁堵定價的本地費用市場

紐約大學的Abdoulaye Ndiaye教授將研究本地費用市場以優化擁堵定價，建立反映擁堵狀態的有效定價機制，以實現最佳資源分配。

SAMM：分片自動做市商

以色列理工學院的Ittay Eyal教授正在開發分片合約概念，利用多個合約增加並發性。該項目旨在調整流動性提供者和交易者的激勵，以維持多個AMM分片。

競爭機制中的私人披露

羅馬托爾維亞塔大學的Andrea Attar教授將探索市場機制設計的新方法，研究設計者向代理人私下披露信息對市場結果和戰略互動的影響。

應用大型語言模型生成Sui智能合約

卡內基梅隆大學的Ken Koedinger和Eason Chen將研究通過使用Move代碼和Sui特定提示來微調大型語言模型，以改進Sui智能合約的生成。

COMET：過渡到Move的比較度量和框架

尼科西亞大學的George Giaglis教授將進行Solidity和Move之間的全面比較分析，促進對Move功能和能力的更深入理解。

革命性DeFi：深度學習方法優化Sui上的流動性和動態費用

洛桑聯邦理工大學的Rachid Guerraoui和Walid Sofiane將開發一種混合深度學習模型，用於Sui DeFi協議中的最佳範圍預測，旨在提高DeFi協議對市場變化的響應能力。

評估對SUI波動率的預測能力

塞浦路斯開放大學的Stavros Degiannakis教授將調查SPEC算法在Sui資產波動率預測中的有效性，主要關注SUI資產。

低內存後量子透明zkSNARKs

賓夕法尼亞大學的Brett Falk和Pratyush Mishra將致力於開發可擴展的zkSNARKs，解決證明者時間復雜度、空間復雜度和SRS大小等主要障礙。

這些研究項目涵蓋了區塊鏈技術的多個關鍵領域，從共識算法到智能合約安全，再到DeFi優化和隱私保護。通過支持這些前沿研究，Sui基金會旨在推動整個區塊鏈行業的技術進步和創新。