ນັກສຶກສາຊາຍໄດ້ພິມເຜີຍແຜ່ການສຶກສາຈໍານວນຫຼາຍຢູ່ໃນກອງປະຊຸມສາກົນກ່ຽວກັບປັນຍາປະດິດ

ທ່ານ Tran Vuong Hoang, ສາຂາວິຊາວິທະຍາສາດຄອມພິວເຕີຢູ່ໂຮງຮຽນເຕັກໂນໂລຊີຂໍ້ມູນຂ່າວສານ ແລະ ການສື່ສານ, ມະຫາວິທະຍາໄລວິທະຍາສາດ ແລະ ເຕັກໂນໂລຊີຮ່າໂນ້ຍ, ໄດ້ສ້າງຄວາມປະທັບໃຈເມື່ອຜູ້ຂຽນ ແລະເປັນຜູ້ຂຽນຮ່ວມຂອງເອກະສານວິທະຍາສາດຫຼາຍສະບັບໄດ້ລົງພິມໃນກອງປະຊຸມສາກົນຊັ້ນນໍາໃນຂົງເຂດການປຸງແຕ່ງພາສາທໍາມະຊາດ (NLP) ແລະປັນຍາປະດິດ (AI).

Báo Thanh niên•24/09/2025

ເຜີຍແຜ່ການຄົ້ນຄວ້າໃນກອງປະຊຸມໃຫຍ່

ທ່ານ ຮວ່າງ ຈູງຫາຍ ໃຫ້ຮູ້ວ່າ: ທ່ານໄດ້ເຂົ້າຮ່ວມການຂຽນ ແລະ ພິມຈຳໜ່າຍເອກະສານຫຼາຍສະບັບກ່ຽວກັບ Neural Topic Models, ເຊິ່ງເປັນສາຂາການຄົ້ນຄວ້າກ່ຽວກັບຂະແໜງປຸງແຕ່ງພາສາທຳມະຊາດ. ເອກະສານເຫຼົ່ານີ້ໄດ້ຮັບການຍອມຮັບໃນກອງປະຊຸມທາງວິຊາການທີ່ມີຊື່ສຽງເຊັ່ນ ACL, EMNLP ແລະ NAACL, ເຊິ່ງນໍາເອົາການຄົ້ນຄວ້າພື້ນຖານຮ່ວມກັນໃນຂົງເຂດພາສາແລະ AI.

ນອກຈາກນັ້ນ, ທ່ານ Hoang ຍັງມີເອກະສານຄົ້ນຄວ້າ 2 ສະບັບທີ່ພວມທົບທວນຢູ່ NeurIPS ແລະ AAAI, ສອງກອງປະຊຸມຊັ້ນນຳ ຂອງໂລກ ກ່ຽວກັບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ ແລະປັນຍາປະດິດ. “ສິ່ງທີ່ຂ້າພະເຈົ້າມັກທີ່ສຸດແມ່ນວຽກງານແຕ່ລະອັນເປີດມຸມເບິ່ງໃໝ່ກ່ຽວກັບວິທີສົມທົບກັບປັນຍາປະດິດ, ທັງຍັງຊ່ວຍຝຶກຝົນຫຼໍ່ຫຼອມແນວຄິດຄົ້ນຄວ້າ ແລະ ທັກສະການຂຽນວິຊາການ”.

ເຖິງວ່າຍັງເປັນນັກສຶກສາ, ແຕ່ຮ່ວາງຮ່ວາງມີບົດຄົ້ນຄວ້າສອງສະບັບທີ່ພວມກວດກາຢູ່ NeurIPS ແລະ AAAI. ຮູບພາບ: NVCC

ຫົວຂໍ້ໜຶ່ງທີ່ຮວ່າງໃຈເປັນພິເສດແມ່ນການຄົ້ນຄວ້າກ່ຽວກັບ Knowledge Distillation, ວິທີການ “ກັ່ນຄວາມຮູ້” ເພື່ອຫຼຸດຜ່ອນບັນດາຕົວແບບພາສາໃຫຍ່ (Large Language Models - LLMs) ໂດຍບໍ່ໄດ້ຫຼຸດຜ່ອນປະສິດທິພາບຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ.

"ວິທີການນີ້ຊ່ວຍໃຫ້ຕົວແບບປະຕິບັດຫນ້າທີ່ມີປະສິດທິພາບຫຼາຍຂຶ້ນໃນອຸປະກອນທີ່ມີໂຄງສ້າງພື້ນຖານຂອງຄອມພິວເຕີ້ຈໍາກັດ, ເຊັ່ນ: ໂທລະສັບຫຼືອຸປະກອນຝັງຕົວ, ດັ່ງນັ້ນການເປີດໂອກາດສໍາລັບການນໍາໃຊ້ LLM ຢ່າງກວ້າງຂວາງແລະປະຫຍັດຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນການປະຕິບັດ," Hoang ອະທິບາຍ.

ນັບແຕ່ປີທີ 2 ເປັນຕົ້ນມາ, ຮວ່າງໄດ້ເຂົ້າຮ່ວມຫ້ອງທົດລອງ ວິທະຍາສາດ ຂໍ້ມູນຢູ່ໂຮງຮຽນ. ນີ້ແມ່ນສະຖານທີ່ທີ່ລາວສາມາດເຂົ້າຫາການຄົ້ນຄວ້າກ່ອນໄວອັນຄວນ, ໄດ້ຮັບການຊີ້ນໍາຢ່າງເປັນລະບົບແລະເຮັດວຽກກັບຄູອາຈານແລະຜູ້ສູງອາຍຸທີ່ມີປະສົບການໃນຄວາມເລິກຂອງ AI.

ບໍ່ພຽງແຕ່ນັກວິຊາການເທົ່ານັ້ນ, ທ່ານ Hoang ຍັງໄດ້ເຂົ້າຮ່ວມການຝຶກງານຢູ່ ZenAI, ບໍລິສັດເຕັກໂນໂລຊີນຳໃຊ້ AI ໃນບັນດາວິສາຫະກິດ. “ຜ່ານນັ້ນ, ຂ້າພະເຈົ້າໄດ້ເຫັນຄວາມແຕກຕ່າງກັນຢ່າງຈະແຈ້ງລະຫວ່າງການຄົ້ນຄວ້າດ້ານວິຊາການ ແລະ ບັນດາບັນຫາພາກປະຕິບັດ.

ສຶກສາ, ຄົ້ນຄວ້າ, ແລະເຮັດກິດຈະກຳນອກຫຼັກສູດ

ເຖິງວ່າມີຄວາມເອົາໃຈໃສ່ໃນດ້ານວິຊາການຢ່າງເຂັ້ມງວດ, ແຕ່ຮວ່າງຍັງຊອກຫາເວລາເຂົ້າຮ່ວມບັນດາກິດຈະກຳນອກຫຼັກສູດ. ປີ 2023, ລາວໄດ້ຮັບນາມມະຍົດນັກສຶກສາດີ 5 ຄົນຢູ່ລະດັບນະຄອນ (ນະຄອນ ຮ່າໂນ້ຍ ) ໃນປີ 2023, ຍ້ອນບັນດາຜົນງານທີ່ຕົນບັນລຸໄດ້ໃນການຮ່ຳຮຽນ, ບຳລຸງສ້າງ, ບຳລຸງສ້າງ, ຈັນຍາບັນ, ອາສາສະໝັກ ແລະ ການເຊື່ອມໂຍງ.

ຮວ່າງ ໄດ້ຮັບນາມມະຍົດ 5 ນັກຮຽນເກັ່ງລະດັບເມືອງ ໃນປີ 2023. ພາບ: NVCC

“ຂ້ອຍບໍ່ພະຍາຍາມເຮັດທຸກສິ່ງຢ່າງດຽວ, ແຕ່ແບ່ງເວລາອອກເປັນໄລຍະ, ເມື່ອຮຽນ, ຂ້ອຍຕັ້ງໃຈຢ່າງເຕັມທີ່, ເມື່ອເຂົ້າຮ່ວມກິດຈະກຳນອກຫຼັກສູດ, ຂ້ອຍເຫັນວ່າມັນເປັນໂອກາດເພື່ອຝຶກຝົນຫຼໍ່ຫຼອມ ແລະ ພົວພັນກັບຄົນ”.

ທ່ານ ຮວ່າງ ເຊື່ອວ່າ ທັກສະທີ່ສຳຄັນທີ່ສຸດທີ່ຊ່ວຍໃຫ້ລາວປະສົບຜົນສຳເລັດໃນປະຈຸບັນແມ່ນການສຶກສາດ້ວຍຕົນເອງ: “ການສຶກສາດ້ວຍຕົນເອງບໍ່ພຽງແຕ່ແມ່ນການອ່ານເອກະສານຕື່ມອີກເທົ່ານັ້ນ, ຫາກຍັງແມ່ນການຮູ້ວິທີຕັ້ງຄຳຖາມ, ຊອກຫາວິທີທີ່ແຕກຕ່າງກັນ ແລະ ພະຍາຍາມຢ່າງບໍ່ຢຸດຢັ້ງຈົນເຂົ້າໃຈບັນຫາຢ່າງເລິກເຊິ່ງ.

ສິ່ງທ້າທາຍອັນໃຫຍ່ຫຼວງອັນໜຶ່ງຂອງ ຮວ່າງຈູງ ແມ່ນການດຸ່ນດ່ຽງການຮຽນຮູ້ ແລະ ການຄົ້ນຄວ້າໃນຫ້ອງຮຽນ, ທັງສອງຕ້ອງໃຊ້ເວລາ ແລະ ຈຸດສຸມຫຼາຍ. ນອກຈາກນັ້ນ, ຂະບວນການທົດສອບແບບຈໍາລອງ AI ມັກຈະບໍ່ໄດ້ຜົນທັນທີທັນໃດ, ດັ່ງນັ້ນມັນຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີຄວາມອົດທົນເພື່ອປັບປຸງແລະປັບປຸງຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ.

ພາຍຫຼັງຮຽນຈົບ, ຮ່ວາງຈູງມີແຜນຈະເຮັດວຽກຢູ່ອຸດສາຫະກຳເຕັກໂນໂລຊີເພື່ອຮັບປະສົບການປະຕິບັດຫຼາຍກວ່າເກົ່າ. ພ້ອມກັນນັ້ນ, ນັກສຶກສາເພດຊາຍຍັງຢາກດຳເນີນການຄົ້ນຄວ້າໃນໄລຍະຍາວ, ມຸ່ງໄປເຖິງການປະກອບສ່ວນຢ່າງເລິກເຊິ່ງໃນຂົງເຂດ AI.

ທ່ານດຣ ໂງວັນລິງ, ອາຈານສອນຢູ່ໂຮງຮຽນເຕັກໂນໂລຊີຂໍ້ມູນຂ່າວສານ ແລະ ສື່ສານ, ມະຫາວິທະຍາໄລວິທະຍາສາດ ແລະ ເຕັກໂນໂລຊີ ຮ່າໂນ້ຍ, ຕີລາຄາວ່າ: “ຮວ່າງ ແມ່ນນັກຮຽນທີ່ຕັ້ງໜ້າຄົ້ນຄວ້າ, ເຮັດວຽກຢ່າງຈິງຈັງ, ມີຄວາມຮັບຜິດຊອບ ແລະ ບໍ່ຮີບຮ້ອນ, ມັກໃຊ້ເວລານອກຫ້ອງຮຽນເພື່ອສຶກສາບັນຫາຢ່າງເລິກເຊິ່ງກວ່າ”.

ທ່ານດຣ Linh ກ່າວຕື່ມອີກວ່າ: “ຂ້າພະເຈົ້າຍັງຈື່ໄດ້ເທື່ອໜຶ່ງ ໃນຊ່ວງເທດສະບານ ເທດສະບານ, ເວລາທີ່ນັກສຶກສາສ່ວນຫຼາຍໄປພັກຜ່ອນ, ທ່ານ ຮວ່າງ ຍັງຕິດຕໍ່ຫາຂ້າພະເຈົ້າ ເພື່ອຂໍເອກະສານເພີ່ມເຕີມ ແລະ ປຶກສາຫາລືກ່ຽວກັບທິດທາງການຄົ້ນຄວ້າ ເພື່ອໃຫ້ມີຄວາມຄືບໜ້າ.

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