Sui学术研究奖新一轮公布：全球知名高校参与，17个项目获资助超42万美元

Sui基金会近期宣布了新一轮Sui学术研究奖的获奖名单。该计划旨在资助推动Web3发展的研究，特别是推进与区块链网络、智能合约编程和基于Sui构建的产品相关的技术边界。

在过去两个阶段中，Sui基金会批准了来自多所国际知名大学的17项提案，总资助金额达425,000美元。参与高校包括韩国科学技术院(KAIST)、伦敦大学学院(UCL)、洛桑联邦理工学院(EPFL)和新加坡国立大学(NUS)等。

获奖提案概览

DAOs：投票团体多样性

康奈尔大学的Ari Juels教授领导的研究旨在解决去中心化组织的本质问题。该项目将建立衡量DAO去中心化程度的指标，并探索提高组织内部去中心化的实践方法。

自适应安全的异步DAG协议共识

伦敦大学学院的Philipp Jovanovic提出开发一种异步DAG协议，以增强抗攻击能力并适应不断变化的对手。该协议旨在提供更好的安全性和适应性，同时保持接近部分同步对手的性能水平。

大型语言模型指导下的Sui智能合约审计

伦敦大学学院的Arthur Gervais团队计划利用GPT-4-32k和Claude-v2-100k等大型语言模型改进Move智能合约审计。该项目将扩展到Sui智能合约，强调及时进行稳健安全评估工程。

映射共识协议领域

伯尔尼大学的Christopher Cachin教授将调查当前的共识领域，为密码共识协议提供新见解，有助于更好地理解现有算法并为设计分布式协议提供新结构。

去中心化预言机协议的高可信验证框架

卡内基梅隆大学的Giselle Reis和Djed Alliance的Bruno Woltzenlogel Paleo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，以确保智能合约中外部数据的准确性和公平性。

识别可扩展性瓶颈

苏黎世联邦理工学院的Roger Wattenhofer教授将研究识别源于智能合约设计缺陷的瓶颈，旨在提高区块链应用程序的并行化潜力，并探讨交易费用调整对并行化的影响。

Bullshark协议机械化

新加坡国立大学的Ilya Sergey教授将使用现代计算机辅助验证工具对Bullshark的属性进行正式验证，推进对基于DAG的共识协议的理解。

BBSF：区块链基准化标准框架

利哈伊大学的Henry F. Korth教授提议创建一个区块链基准标准化格式，以公平比较L1区块链和L2扩展解决方案，为用户和开发者提供链性能的透明洞察。

构建可扩展和去中心化的共享序列层

韩国科学技术院的Min Suk Kang教授将探索将Bullshark/Mysticeti用作共享排序器算法，涉及运行多个使用Sui作为排序层的Rollup。

用于最佳拥堵定价的本地费用市场

纽约大学的Abdoulaye Ndiaye教授将研究本地费用市场以优化拥堵定价，建立反映拥堵状态的有效定价机制，以实现最佳资源分配。

SAMM：分片自动做市商

以色列理工学院的Ittay Eyal教授正在开发分片合约概念，利用多个合约增加并发性。该项目旨在调整流动性提供者和交易者的激励，以维持多个AMM分片。

竞争机制中的私人披露

罗马托尔维亚塔大学的Andrea Attar教授将探索市场机制设计的新方法，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。

应用大型语言模型生成Sui智能合约

卡内基梅隆大学的Ken Koedinger和Eason Chen将研究通过使用Move代码和Sui特定提示来微调大型语言模型，以改进Sui智能合约的生成。

COMET：过渡到Move的比较度量和框架

尼科西亚大学的George Giaglis教授将进行Solidity和Move之间的全面比较分析，促进对Move功能和能力的更深入理解。

革命性DeFi：深度学习方法优化Sui上的流动性和动态费用

洛桑联邦理工大学的Rachid Guerraoui和Walid Sofiane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，旨在提高DeFi协议对市场变化的响应能力。

评估对SUI波动率的预测能力

塞浦路斯开放大学的Stavros Degiannakis教授将调查SPEC算法在Sui资产波动率预测中的有效性，主要关注SUI资产。

低内存后量子透明zkSNARKs

宾夕法尼亚大学的Brett Falk和Pratyush Mishra将致力于开发可扩展的zkSNARKs，解决证明者时间复杂度、空间复杂度和SRS大小等主要障碍。

这些研究项目涵盖了区块链技术的多个关键领域，从共识算法到智能合约安全，再到DeFi优化和隐私保护。通过支持这些前沿研究，Sui基金会旨在推动整个区块链行业的技术进步和创新。