ນັກສຶກສາຊາຍຄົ້ນຄ້ວາເພື່ອປັບປຸງ "ການຮຽນຮູ້ອະຄະຕິ" ຂອງ AI

ຫງວຽນນາມໄຮ, ນັກສຶກສາອາວຸໂສສາຂາວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ ແລະ ປັນຍາປະດິດ (AI) ຢູ່ໂຮງຮຽນເຕັກໂນໂລຊີຂໍ້ມູນຂ່າວສານ ແລະ ການສື່ສານ, ມະຫາວິທະຍາໄລວິທະຍາສາດ ແລະ ເຕັກໂນໂລຊີ ຮ່າໂນ້ຍ, ມີບົດຄວາມວິທະຍາສາດຢູ່ໃນລາຍການຈຸດເດັ່ນ (3,2% ບົດຄວາມທີ່ມີຄຸນນະພາບສູງສຸດ) ໃນກອງປະຊຸມ ICLR 2025.

Báo Thanh niên•12/04/2025

Passion ສໍາລັບ AI ໄດ້ເລີ່ມຕົ້ນໃນຊັ້ນຮຽນທີ 11

Hai ກ່າວວ່າລາວໄດ້ຮຽນຮູ້ແລະມີຄວາມກະຕືລືລົ້ນໃນການຄົ້ນຄວ້າ AI ຈາກການສົນທະນາທີ່ມີໂອກາດກັບຄູສອນເຄມີຂອງລາວໃນເວລາທີ່ລາວຮຽນຢູ່ຊັ້ນຮຽນທີ 11. ຄູອາຈານໄດ້ແນະນໍາລາວກັບ AI ແລະເປີດປະຕູໃຫມ່ສໍາລັບລາວ. ດ້ວຍຄວາມຮັກແພງໃນການຄົ້ນພົບ, Hai ໄດ້ຕັດສິນໃຈເຂົ້າຮຽນວິ ຊາວິທະຍາສາດ ຂໍ້ມູນ ແລະ AI ຢູ່ມະຫາວິທະຍາໄລວິທະຍາສາດ ແລະ ເຕັກໂນໂລຊີຮ່າໂນ້ຍ, ເຊິ່ງເປັນວິຊາທີ່ມີຄວາມຕ້ອງການເຂົ້າຮຽນສູງ ແລະ ມີຄວາມທ້າທາຍ.

ຢູ່ທີ່ນີ້, Hai ກ່າວວ່າຕົນໄດ້ປະສົບກັບໂຄງການຝຶກອົບຮົມພື້ນຖານຄະນິດສາດທີ່ແຂງແກ່ນໃນສອງປີທຳອິດ, ເຊິ່ງເຮັດໃຫ້ມັນງ່າຍຂຶ້ນໃນການເຂົ້າຫາ ແລະ ດຳເນີນການຮຽນ AI. ນອກນີ້, Hai ຍັງໄດ້ເຂົ້າຮ່ວມຫ້ອງທົດລອງຄົ້ນຄ້ວາ AI ເຊິ່ງໄດ້ຮຽນ ແລະ ພັດທະນາທັກສະຈາກນັກສຶກສາ ແລະ ອາຈານ.

ຫງວຽນນາມຫາຍ. ຮູບພາບ: NVCC

ໃນປີ 2024, Hai ໄດ້ຮັບທຶນການສຶກສາໃຫ້ນັກສຶກສາທີ່ມີຄະແນນດີເລີດໃນພາກຮຽນ, ແລະ ປະສົບຜົນສຳເລັດໃນໂຄງການທີ່ຢູ່ອາໄສຂອງ VinAI (ໂຄງການຝຶກອົບຮົມ AI Research Talent, ພາຍໃຕ້ Vingroup ) ທີ່ໄດ້ຮັບໂດຍບໍລິສັດ Qualcomm ຢ່າງເປັນທາງການໃນວັນທີ 1 ເມສານີ້.

ໃນຕົ້ນປີນີ້, ເອກະສານທໍາອິດຂອງ Hai, "Distributed-Centric Fairness Computing via the Sliced Wasserstein Method," ໄດ້ຮັບການຍອມຮັບໃນກອງປະຊຸມ ICLR 2025 (ກອງປະຊຸມຊັ້ນນໍາໃນພາກສະຫນາມຂອງ AI). ເອກະສານຂອງ Hai ຍັງຖືກສະແດງຢູ່ໃນຈຸດເດັ່ນ (ເອກະສານສູງສຸດ 3.2%) ໃນກອງປະຊຸມ.

Hai ກ່າວວ່າລາວໄດ້ເຂົ້າຮ່ວມ VinAI ຕອນລາວເປັນນັກສຶກສາປີທີ 3, ແລະເປັນຜູ້ຝຶກງານຄົ້ນຄວ້າ AI ທີ່ໜຸ່ມທີ່ສຸດຢູ່ໃນບໍລິສັດຈົນເຖິງປະຈຸບັນ. ເມື່ອເລີ່ມເຮັດວຽກຄັ້ງທຳອິດ, Hai ຮູ້ສຶກຖືກກົດດັນໃຫ້ດຸ່ນດ່ຽງລະຫວ່າງການຮຽນແລະການເຮັດວຽກ, ແຕ່ຫຼັງຈາກນັ້ນໄດ້ຊອກຫາວິທີເຊື່ອມໂຍງ ແລະ ບໍລິຫານເວລາຢ່າງມີປະສິດທິຜົນ.

"ຫຼາຍມື້ທີ່ຂ້ອຍເຮັດວຽກຢູ່ບໍລິສັດ, ຕ້ອງຂຶ້ນລົດເມໄປໂຮງຮຽນໃຫ້ກົງກັບເວລາຮຽນ ແລະໃນທາງກັບກັນ, ເວລາຜ່ານໄປ, ຂ້ອຍຄ່ອຍໆຄຸ້ນເຄີຍກັບຄວາມເຄັ່ງຕຶງນັ້ນ ແລະສາມາດດຸ່ນດ່ຽງເວລາຮຽນໃນຫ້ອງຮຽນເຊັ່ນດຽວກັນກັບການຄົ້ນຄວ້າບໍລິສັດ," Hai ເລົ່າຄືນ.

ປັບປຸງ "ການຮຽນຮູ້ອະຄະຕິ" ຂອງ AI

Hai ເລີ່ມຕົ້ນການຄົ້ນຄວ້າຂອງຕົນໂດຍມີເປົ້າຫມາຍຂອງການສ້າງລະບົບ AI ຍຸຕິທໍາແລະປະສິດທິຜົນ. "ເນື້ອໃນຕົ້ນຕໍຂອງເອກະສານແມ່ນມາຈາກບັນຫາພາກປະຕິບັດ. ເມື່ອ AI ຮຽນຮູ້ຈາກຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ສົມດູນ, ຜົນໄດ້ຮັບມັກຈະມີຄວາມລໍາອຽງ. ຕົວຢ່າງ, ຂ້ອຍຕ້ອງການສ້າງຕົວແບບ AI ທີ່ສ້າງຮູບພາບຂອງຕົວເລກຈາກ 0 ຫາ 9. ຖ້າຂໍ້ມູນປ້ອນເຂົ້າມີ 0s ແລະ 1s ຫຼາຍເກີນໄປ, ຮູບແບບຈະຮຽນຮູ້ແບບອະຄະຕິແລະສ້າງຕົວເລກສອງຕົວເລກນີ້ສ່ວນໃຫຍ່, " Hai shared.

Hai ຖືວ່າມີຈິດໃຈຮັບເອົາແລະວິເຄາະແຫຼມ. ຮູບພາບ: NVCC

Hai ກ່າວວ່າທີມງານໄດ້ສະເຫນີວິທີການໃຫມ່ເພື່ອຊອກຫາ "ຈຸດສູນກາງທີ່ສົມດູນ" ລະຫວ່າງແຫຼ່ງຂໍ້ມູນ. ວິທີການນີ້ຮັບປະກັນວ່າອົງປະກອບທັງຫມົດຖືກປະຕິບັດຢ່າງເທົ່າທຽມກັນ. ດັ່ງນັ້ນ, ຮູບແບບການຜະລິດຈະສ້າງຕົວເລກທີ່ມີຄວາມຖີ່ເທົ່າທຽມກັນ, ໂດຍບໍ່ມີການເລືອກຕົວເລກໃດນຶ່ງ.

ຫນຶ່ງໃນສິ່ງທ້າທາຍທີ່ໃຫຍ່ທີ່ສຸດທີ່ Hai ໄດ້ປະເຊີນໃນລະຫວ່າງການຄົ້ນຄ້ວາຂອງລາວແມ່ນຄວາມສາມາດໃນການຕິດຕາມການພັດທະນາຢ່າງໄວວາຂອງອຸດສາຫະກໍາ. “ຂ້າພະເຈົ້າໄດ້ສອນຕົນເອງຜ່ານປຶ້ມ, ອ່ານບົດລາຍງານວິທະຍາສາດ ແລະ ເຂົ້າຮ່ວມບັນດາໂຄງການຄົ້ນຄວ້າຢູ່ VinAI ເພື່ອເຂົ້າເຖິງເຕັກໂນໂລຢີໃໝ່”.

Hai ພວມກະກຽມເອກະສານວິທະຍາສາດເພື່ອຍື່ນສະເໜີຕໍ່ກອງປະຊຸມ ICML 2025, ຄົ້ນຄວ້າວິທີການປຽບທຽບສອງຊຸດຂໍ້ມູນດ້ວຍຄວາມໄວສູງ, ປະກອບສ່ວນປັບປຸງການຝຶກແອບ AI ໃຫ້ເໝາະສົມ.

“ອຸດສາຫະກໍາ AI ຢູ່ຫວຽດນາມ ພວມເຕີບໂຕຢ່າງແຂງແຮງ ແລະເປີດໂອກາດໃນອາຊີບຫຼາຍດ້ານ. ແນວໃດກໍ່ຕາມ, ການແຂ່ງຂັນກັບບັນດາວິສາຫະກິດສາກົນກໍ່ແມ່ນສິ່ງທ້າທາຍໃຫຍ່. ພວກເຮົາຕ້ອງຮຽນຮູ້ ແລະ ປັບປຸງທ່າອ່ຽງຢ່າງບໍ່ຢຸດຢັ້ງເພື່ອໃຫ້ທັນກັບການພັດທະນາຂອງເຕັກໂນໂລຢີ”.

ດ້ວຍບັນດາຜົນງານທີ່ບັນລຸໄດ້, ເປົ້າໝາຍຕໍ່ໄປຂອງ Hai ແມ່ນສືບຕໍ່ລົງເລິກການຄົ້ນຄ້ວາໃນຂົງເຂດ AI ແລະ ສຳເລັດການສະໝັກຮັບປະລິນຍາເອກ. Hai ຍັງຢາກຮຽນຮູ້ເພີ່ມເຕີມກ່ຽວກັບ AI ແລະແກ້ໄຂບັນຫາພາກປະຕິບັດໃນຂົງເຂດ ການສຶກສາ ແລະການແພດ.

Hai ໄດ້ເປັນສະມາຊິກໃນຄະນະຄົ້ນຄ້ວາໂດຍທ່ານດຣ Ngo Van Linh, ອາຈານສອນຢູ່ໂຮງຮຽນເຕັກໂນໂລຊີຂໍ້ມູນຂ່າວສານ ແລະ ສື່ສານ, ມະຫາວິທະຍາໄລວິທະຍາສາດ ແລະ ເຕັກໂນໂລຊີຮ່າໂນ້ຍ ເປັນເວລາ 3 ປີ. ທ່ານໝໍ Linh ໃຫ້ຄຳເຫັນວ່າ: “Hai ມີຄວາມກະຕືລືລົ້ນ, ມີຫົວຄິດປະດິດສ້າງ ແລະ ມີລະບຽບວິໄນ, ໃນຂະບວນການຄົ້ນຄວ້າ, Hai ຍາມໃດກໍ່ສະແດງໃຫ້ເຫັນການຄິດວິເຄາະທີ່ແຫຼມຄົມ, ມີຄວາມຊົມເຊີຍໃນການຮຽນຮູ້ດ້ວຍຕົນເອງ.

ທ່ານດຣ Linh ກ່າວຕື່ມວ່າ: “ສິ່ງທີ່ຂ້າພະເຈົ້າຊື່ນຊົມທີ່ສຸດກ່ຽວກັບ Hai ແມ່ນຈິດໃຈເປີດອົກເປີດໃຈ, ບໍ່ຢ້ານທີ່ຈະຮັບຄໍາຄິດເຫັນ, ເຫັນວ່າແຕ່ລະສິ່ງທ້າທາຍແມ່ນກາລະໂອກາດໃນການເຕີບໂຕ. ຂ້າພະເຈົ້າເຊື່ອວ່າດ້ວຍພື້ນຖານອັນໜັກແໜ້ນ ແລະ ທັດສະນະຄະຕິໃນການເຮັດວຽກທີ່ເປັນມືອາຊີບ, Hai ຈະສືບຕໍ່ສ່ອງແສງໃນການເດີນທາງການຄົ້ນຄວ້າ AI ຂອງລາວ.

ທີ່ມາ: https://thanhnien.vn/nam-sinh-nghien-cuu-cai-thien-viec-hoc-lech-cua-ai-185250406150356788.htm