Sui新一期学术研究资助公布：全球顶尖高校参与，17个项目获得超42万美元支持

近日，Sui基金会宣布了新一轮学术研究资助的获奖名单。该计划旨在支持推动Web3技术发展的研究，特别是在区块链网络、智能合约编程和基于Sui构建的产品相关领域。

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。

获奖提案概览

DAO投票群体多样性研究

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。

异步DAG协议共识的自适应安全

伦敦大学学院的研究者提出开发一种异步DAG协议，以提高抗攻击能力并适应变化的对手环境。该协议旨在提供比当前部分同步模型更好的安全性和适应性。

基于大型语言模型的Sui智能合约审计

另一个来自伦敦大学学院的团队计划利用GPT-4-32k和Claude-v2-100k等大型语言模型改进Move智能合约的审计过程。他们将基于之前对Solidity合约的分析经验，扩展研究范围至Sui智能合约。

共识协议领域研究

伯尔尼大学的项目将调查当前共识技术领域，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思路。

去中心化预言机协议验证框架

卡内基梅隆大学和Djed Alliance合作开发一个框架，通过形式化方法严格分析和验证区块链预言机。该项目将利用Coq证明管理系统，开发全面的定义和证明策略库。

识别区块链可扩展性瓶颈

苏黎世联邦理工学院的研究旨在识别源于智能合约设计缺陷的性能瓶颈，并探讨如何通过调整交易费用来提高并行化潜力。

Bullshark协议机械化验证

新加坡国立大学的项目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，推进基于DAG的共识协议研究。

区块链基准化标准框架

利哈伊大学提出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扩展方案，为用户和开发者提供链性能的透明洞察。

构建可扩展去中心化共享序列层

韩国科学技术院将探索将Bullshark/Mysticeti用作共享排序器算法，研究如何运行多个使用Sui作为排序层的Rollup。

本地费用市场优化拥堵定价

纽约大学的研究调查本地费用市场以优化拥堵定价，旨在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

以色列理工学院正在开发分片合约概念，利用多个合约增加并发性。该项目将探索如何调整激励机制，以维持多个AMM分片，实现完全可并行化的分片AMM。

竞争机制中的私人信息披露

罗马托尔维亚塔大学的研究探索市场机制设计的新方法，调查设计者向代理人私下披露信息对市场结果的影响，旨在提供对现代市场动态和竞争的洞察。

基于大型语言模型生成Sui智能合约

卡内基梅隆大学的团队将研究如何利用Move代码和Sui特定提示来微调大型语言模型，以更好地生成Sui智能合约。

Move语言转换比较度量和框架

尼科西亚大学将进行Solidity和Move之间的全面比较分析，旨在促进对Move功能和能力的更深入理解，并帮助开发人员更容易过渡到使用Move进行开发。

基于深度学习优化Sui DeFi的流动性和动态费用

洛桑联邦理工学院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，结合增强的递归神经网络、深度强化学习和社交媒体情感分析。

SUI波动率预测能力评估

塞浦路斯开放大学将调查SPEC算法在Sui资产波动率预测中的有效性，主要关注SUI，并在各种区块链资产中进行验证。

低内存后量子透明zkSNARKs

宾夕法尼亚大学的研究旨在开发可扩展的zkSNARKs，通过同时解决证明者时间复杂度、空间复杂度和SRS大小三大障碍，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。

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优化到隐私保护。它们的成果有望为Sui生态系统和整个区块链行业带来重要突破和创新。