🎉 #Gate Alpha 第三届积分狂欢节 & ES Launchpool# 联合推广任务上线!
本次活动总奖池:1,250 枚 ES
任务目标:推广 Eclipse($ES)Launchpool 和 Alpha 第11期 $ES 专场
📄 详情参考:
Launchpool 公告:https://www.gate.com/zh/announcements/article/46134
Alpha 第11期公告:https://www.gate.com/zh/announcements/article/46137
🧩【任务内容】
请围绕 Launchpool 和 Alpha 第11期 活动进行内容创作,并晒出参与截图。
📸【参与方式】
1️⃣ 带上Tag #Gate Alpha 第三届积分狂欢节 & ES Launchpool# 发帖
2️⃣ 晒出以下任一截图:
Launchpool 质押截图(BTC / ETH / ES)
Alpha 交易页面截图(交易 ES)
3️⃣ 发布图文内容,可参考以下方向(≥60字):
简介 ES/Eclipse 项目亮点、代币机制等基本信息
分享你对 ES 项目的观点、前景判断、挖矿体验等
分析 Launchpool 挖矿 或 Alpha 积分玩法的策略和收益对比
🎁【奖励说明】
评选内容质量最优的 10 位 Launchpool/Gate
Sui学术研究奖公布:17个顶尖高校项目获42万美元资助
Sui最新学术研究奖结果公布:全球顶尖高校参与,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的获奖名单。该计划旨在资助推动Web3发展的研究项目,特别是与区块链网络、智能合约编程以及基于Sui构建的产品相关的前沿技术。
在过去两个阶段中,共有17个来自国际知名学府的提案获得了批准,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。
获奖项目概览
DAOs:投票团体多样性研究
康奈尔大学的Ari Juels教授将着手研究去中心化组织的本质,建立衡量DAO去中心化程度的指标,并探索提升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团队计划开发一种异步DAG协议,以增强抵御攻击的能力,并适应不断变化的对手环境。该协议旨在提供更高的安全性和适应性,同时保持接近部分同步对手的性能水平。
基于大型语言模型的Sui智能合约审计
伦敦大学学院的Arthur Gervais教授将利用GPT-4-32k和Claude-v2-100k等大型语言模型,对Move智能合约进行审计。该项目将基于对52个Solidity DeFi智能合约的初步分析结果,扩展到Sui智能合约的安全评估。
映射共识协议领域
伯尔尼大学的Christopher Cachin教授将对当前的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的思路。
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教授和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,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,并探讨调整交易费用对并行化潜力的影响。
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,推进基于有向无环图的共识协议的理解。
BBSF:区块链基准化标准框架
利哈伊大学的Henry F. Korth教授旨在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见。
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教授将探讨将Bullshark/Mysticeti用作共享排序器算法的可能性,研究运行多个使用Sui作为排序层的Rollup的情况。
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,探索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,利用多个合约来增加并发性。该研究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,实现完全可并行化的分片AMM。
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教授将通过使用Move代码和Sui特定提示来微调大型语言模型,以解决当前LLMs在生成Move语言智能合约方面的挑战。
COMET:过渡到Move的比较度量和框架
尼科西亚大学的George Giaglis教授将完成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,帮助开发人员轻松过渡到使用Move进行开发。
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教授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,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Brett Falk和Pratyush Mishra教授旨在开发可扩展的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,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,从去中心化组织到智能合约安全,从共识机制到市场设计。通过支持这些前沿研究,Sui基金会正在为Web3生态系统的长期发展和创新铺平道路。