طالب ينشر العديد من الدراسات في المؤتمر الدولي للذكاء الاصطناعي

ترك تران فونغ هوانغ، وهو طالب متخصص في علوم الكمبيوتر في كلية تكنولوجيا المعلومات والاتصالات بجامعة هانوي للعلوم والتكنولوجيا، انطباعًا رائعًا باعتباره المؤلف والمؤلف المشارك للعديد من الأوراق العلمية المنشورة في المؤتمرات الدولية الرائدة في مجالات معالجة اللغة الطبيعية (NLP) والذكاء الاصطناعي (AI).

نشر الأبحاث في المؤتمرات الكبرى

قال هوانغ إنه شارك في كتابة ونشر العديد من الأوراق البحثية حول نماذج المواضيع العصبية، وهو فرع بحثي في ​​مجال معالجة اللغة الطبيعية. قُبلت هذه الأوراق في مؤتمرات أكاديمية مرموقة مثل ACL وEMNLP وNAACL، التي تجمع أبحاثًا رائدة في مجال اللغة والذكاء الاصطناعي.

بالإضافة إلى ذلك، يُراجع هوانغ أيضًا بحثين في مؤتمري NeurIPS وAAAI، وهما من المؤتمرات الرائدة عالميًا في مجال التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي. يقول هوانغ: "أكثر ما يُعجبني هو أن كل عمل يفتح آفاقًا جديدة حول كيفية دمج أساليب الذكاء الاصطناعي، مع المساهمة في تطوير مهارات التفكير البحثي والكتابة الأكاديمية".

• على الرغم من أنه لا يزال طالبًا، إلا أن هوانغ لديه بحثان قيد المراجعة في NeurIPS وAAAI. الصورة: NVCC

أحد المواضيع التي يثير اهتمام هوانج بشكل خاص هو البحث في تقطير المعرفة، وهي طريقة "تقطير المعرفة" لتقليل نماذج اللغة الكبيرة (نماذج اللغة الكبيرة - LLMs) دون تقليل الأداء بشكل كبير.

وأوضح هوانج أن "هذه الطريقة تساعد النماذج على العمل بكفاءة أكبر على الأجهزة ذات البنية التحتية الحاسوبية المحدودة، مثل الهواتف أو الأجهزة المضمنة، وبالتالي فتح الفرص لتطبيق LLM على نطاق واسع وبتكلفة فعالة في الممارسة العملية".

منذ سنته الثانية، انضم هوانغ إلى مختبر علوم البيانات في المدرسة. يُتيح له هذا المختبر الوصول المبكر إلى الأبحاث، والحصول على توجيه منهجي، والعمل مع المعلمين وكبار السن ذوي الخبرة الواسعة في مجال الذكاء الاصطناعي.

لم يقتصر تدريب هوانغ على الجانب الأكاديمي فحسب، بل شارك أيضًا في تدريب داخلي لدى ZenAI، وهي شركة تكنولوجيا تُطبّق الذكاء الاصطناعي في الشركات. يقول هوانغ: "من خلال ذلك، أدركتُ بوضوح الفرق بين البحث الأكاديمي والمشكلات العملية. ساعدني هذا في توجيه مسار تطوير بحثي بشكل أوضح، مع الحفاظ على ارتباطه الوثيق بالتطبيق".

الدراسة والبحث والقيام بالأنشطة اللامنهجية

رغم تركيزه الشديد على الدراسة، لا يزال هوانغ يجد وقتًا للمشاركة في الأنشطة اللامنهجية. وقد مُنح لقب "الطلاب الخمسة الأوائل" على مستوى المدينة (مدينة هانوي ) عام ٢٠٢٣، بفضل إنجازاته في الدراسة، والتدريب البدني، والأخلاق، والتطوع، والاندماج.

حصل هوانغ على لقب أفضل 5 طلاب على مستوى المدينة في عام 2023. الصورة: NVCC

لا أحاول إنجاز كل شيء دفعةً واحدة، بل أقسم وقتي على مراحل. عندما أدرس، أركز تمامًا، وعندما أشارك في الأنشطة اللامنهجية، أعتبرها فرصةً لممارسة المهارات الشخصية والتواصل مع الناس، كما قال هوانغ.

يعتقد هوانغ أن أهم مهارة ساعدته على تحقيق إنجازاته الحالية هي الدراسة الذاتية: "الدراسة الذاتية لا تقتصر على قراءة المزيد من الوثائق، بل تشمل أيضًا معرفة كيفية طرح الأسئلة، وإيجاد مناهج مختلفة، والتجريب المستمر حتى يستوعب المشكلة بعمق. هذا ما يساعدني على الحفاظ على شغفي بالبحث، حتى عندما أواجه صعوبات".

من أهم التحديات التي تواجه هوانغ هو تحقيق التوازن بين التعلم الصفي والبحث، وكلاهما يتطلبان الكثير من الوقت والتركيز. إضافةً إلى ذلك، غالبًا ما لا تُسفر عملية اختبار نماذج الذكاء الاصطناعي عن نتائج فورية، لذا فهي تتطلب الصبر للتحسين والتطوير المستمر.

بعد تخرجه، يخطط هوانغ للعمل في قطاع التكنولوجيا لاكتساب خبرة عملية أوسع. وفي الوقت نفسه، لا يزال الطالب يطمح إلى مواصلة أبحاثه طويلة الأمد، بهدف تقديم مساهمات قيّمة في مجال الذكاء الاصطناعي.

علق الدكتور نجو فان لينه، المحاضر في كلية تكنولوجيا المعلومات والاتصالات بجامعة هانوي للعلوم والتكنولوجيا، قائلاً: "هوانغ طالبٌ دائم المبادرة في البحث، ويعمل بجدية ومسؤولية، ولا يتسرع. وغالبًا ما يقضي وقتًا طويلًا خارج الفصل الدراسي ليتعمق في دراسة المشكلة".

وأضاف الدكتور لينه: "ما زلت أتذكر مرةً خلال تيت، عندما كان معظم الطلاب في إجازة، تواصل معي هوانغ لطلب المزيد من الوثائق ومناقشة اتجاهات البحث لمواكبة التقدم. لقد أبهرتني هذه المبادرة وروحه التقدمية كثيرًا. أعتقد أنه يتمتع بقدرة جيدة على الدراسة الذاتية، وإذا حافظ على هذه المثابرة، فسيحقق بالتأكيد المزيد من التقدم."

المصدر: https://thanhnien.vn/nam-sinh-cong-bo-nhieu-nghien-cuu-tai-hoi-nghi-quoc-te-ve-tri-tue-nhan-tao-185250912114431835.htm