פרסום מחקרים בכנסים גדולים
הואנג אמר כי השתתף בכתיבה ופרסום של מספר מאמרים בנושא מודלים של נושאים עצביים, ענף מחקר בתחום עיבוד שפה טבעית. מאמרים אלה התקבלו בכנסים אקדמיים יוקרתיים כמו ACL, EMNLP ו-NAACL, המאגדים מחקר פורץ דרך בתחום השפה והבינה המלאכותית.
בנוסף, להואנג יש גם שני מאמרי מחקר הנמצאים תחת סקירה ב-NeurIPS וב-AAAI, שניים מהכנסים המובילים בעולם ללמידת מכונה ובינה מלאכותית. "מה שאני הכי אוהב הוא שכל עבודה פותחת פרספקטיבה חדשה על איך לשלב שיטות של בינה מלאכותית, ובמקביל עוזרת לאמן חשיבה מחקרית וכישורי כתיבה אקדמית", שיתף הואנג.
- למרות היותו עדיין סטודנט, הואנג מנהל שני מאמרי מחקר הנמצאים תחת בדיקה ב-NeurIPS וב-AAAI. צילום: NVCC
אחד הנושאים שהואנג מתלהב מהם במיוחד הוא המחקר על זיקוק ידע, שיטת "זיקוק ידע" לצמצום מודלים של שפה גדולה (Large Language Models - LLMs) מבלי לפגוע משמעותית בביצועים.
"שיטה זו מסייעת למודלים לפעול בצורה יעילה יותר על מכשירים עם תשתית מחשוב מוגבלת, כגון טלפונים או מכשירים משובצים, ובכך פותחת הזדמנויות ליישום נרחב וחסכוני של תואר שני במשפטים בפועל", הסביר הואנג.
מאז שנתו השנייה ללימודיו, הואנג הצטרף למעבדת מדעי הנתונים בבית הספר. זהו מקום בו הוא יכול לקבל גישה מוקדמת למחקר, לקבל הדרכה שיטתית ולעבוד עם מורים ותלמידי י"ב בעלי ניסיון מעמיק בתחום הבינה המלאכותית.
הואנג לא רק אקדמאי, הוא גם השתתף בהתמחות ב-ZenAI, חברת טכנולוגיה המיישמת בינה מלאכותית בעסקים. "באמצעותה ראיתי בבירור את ההבדל בין מחקר אקדמי לבעיות מעשיות. זה עזר לי לכוון את נתיב פיתוח המחקר שלי בצורה ברורה יותר, אך תמיד קשור באופן הדוק ליישום", אמר הואנג.
לימוד, מחקר ופעילויות חוץ-לימודיות
למרות התמקדותו האקדמית, הואנג עדיין מצליח למצוא זמן להשתתף בפעילויות חוץ-לימודיות. הוא זכה בתואר 5 התלמידים הטובים ברמת העיר (העיר האנוי ) בשנת 2023, הודות להישגיו בלימודים, אימון גופני, אתיקה, התנדבות ושילוב.
הואנג קיבל את התואר 5 התלמידים הטובים ברמת העיר בשנת 2023. צילום: NVCC
"אני לא מנסה לעשות הכל בבת אחת, אלא מחלקת את זמני לשלבים. כשאני לומדת, אני מרוכזת לחלוטין, וכשאני משתתפת בפעילויות חוץ-לימודיות, אני רואה בכך הזדמנות לתרגל מיומנויות רכות ולהתחבר לאנשים", שיתפה הואנג.
הואנג מאמין שהמיומנות החשובה ביותר שעזרה לו להשיג את הישגיו הנוכחיים היא לימוד עצמי: "לימוד עצמי אינו רק קריאת מסמכים נוספים, אלא גם ידיעת השאלה, מציאת גישות שונות וניסויים מתמידים עד שהוא מבין לעומק את הבעיה. זה עוזר לי לשמור תמיד על התשוקה שלי למחקר, גם כשאני נתקל בקשיים."
אחד האתגרים העיקריים עבור הואנג הוא איזון בין למידה בכיתה למחקר, שניהם דורשים זמן רב ומיקוד. בנוסף, תהליך בדיקת מודלים של בינה מלאכותית לרוב אינו מניב תוצאות מיידיות, ולכן נדרש סבלנות כדי לשפר ולשפר באופן מתמיד.
לאחר סיום לימודיו, הואנג מתכנן לעבוד בתעשיית הטכנולוגיה כדי לצבור ניסיון מעשי נוסף. במקביל, הסטודנט עדיין רוצה להמשיך במחקר ארוך טווח, במטרה ליצור תרומות מעמיקות בתחום הבינה המלאכותית.
ד"ר נגו ואן לין, מרצה בבית הספר לטכנולוגיית מידע ותקשורת, אוניברסיטת המדע והטכנולוגיה של האנוי, ציין: "הונג הוא סטודנט שתמיד פרואקטיבי במחקר, עובד ברצינות, באחריות ואינו ממהר. הוא מרבה להקדיש זמן רב מחוץ לשיעור כדי ללמוד לעומק את הבעיה."
ד"ר לין הוסיף: "אני עדיין זוכר פעם אחת במהלך טט, כשרוב הסטודנטים היו בחופשה, הואנג עדיין יצר איתי קשר כדי לבקש מסמכים נוספים ולדון בכיווני מחקר כדי לעמוד בקצב ההתקדמות. היוזמה והרוח הפרוגרסיבית הרשימו אותי מאוד. אני חושב שיש לו יכולת לימוד עצמי טובה ואם ישמור על ההתמדה הזו, הוא בהחלט יגיע רחוק יותר."
מקור: https://thanhnien.vn/nam-sinh-cong-bo-nhieu-nghien-cuu-tai-hoi-nghi-quoc-te-ve-tri-tue-nhan-tao-185250912114431835.htm
תגובה (0)