Mannelijke student publiceerde veel studies op internationale conferentie over kunstmatige intelligentie

Tran Vuong Hoang, student computerwetenschappen aan de School of Information and Communication Technology van de Universiteit voor Wetenschap en Technologie in Hanoi, heeft indruk gemaakt als auteur en co-auteur van verschillende wetenschappelijke artikelen die zijn gepubliceerd op toonaangevende internationale conferenties op het gebied van natuurlijke taalverwerking (NLP) en kunstmatige intelligentie (AI).

Publiceer onderzoek op grote conferenties

Hoang zei dat hij heeft meegewerkt aan het schrijven en publiceren van verschillende artikelen over Neural Topic Models, een onderzoeksgebied binnen de natuurlijke taalverwerking. Deze artikelen zijn geaccepteerd op prestigieuze academische conferenties zoals ACL, EMNLP en NAACL, die baanbrekend onderzoek op het gebied van taal en kunstmatige intelligentie (AI) samenbrengen.

Daarnaast heeft Hoang ook twee onderzoeksartikelen in behandeling bij NeurIPS en AAAI, twee van 's werelds toonaangevende conferenties over machine learning en kunstmatige intelligentie. "Wat ik het leukste vind, is dat elk werk een nieuw perspectief biedt op hoe je methoden voor kunstmatige intelligentie kunt combineren, en tegelijkertijd helpt bij het trainen van onderzoeksdenken en academische schrijfvaardigheden", aldus Hoang.

• Hoewel hij nog student is, heeft Hoang twee onderzoeksartikelen in beoordeling bij NeurIPS en AAAI. FOTO: NVCC

Een van de onderwerpen waar Hoang bijzonder enthousiast over is, is het onderzoek naar kennisdestillatie, een 'kennisdestillatie'-methode om grote taalmodellen (grote taalmodellen - LLM's) te verkleinen zonder de prestaties significant te verminderen.

"Deze methode zorgt ervoor dat modellen efficiënter werken op apparaten met een beperkte computerinfrastructuur, zoals telefoons of embedded apparaten. Hierdoor ontstaan ​​er mogelijkheden voor een brede en kosteneffectieve toepassing van LLM in de praktijk", legt Hoang uit.

Sinds zijn tweede jaar is Hoang verbonden aan het Data Science Lab op school. Dit is een plek waar hij al vroeg toegang heeft tot onderzoek, systematische begeleiding krijgt en kan samenwerken met docenten en eindexamenkandidaten met diepgaande ervaring op het gebied van AI.

Hoang was niet alleen academisch, maar liep ook stage bij ZenAI, een technologiebedrijf dat AI toepast in het bedrijfsleven. "Daardoor zag ik duidelijk het verschil tussen academisch onderzoek en praktische problemen. Dit hielp me om mijn onderzoeks- en ontwikkelingspad duidelijker te oriënteren, maar altijd nauw verbonden met de toepassing ervan," aldus Hoang.

Studeren, onderzoek doen en buitenschoolse activiteiten doen

Ondanks zijn intense focus op de studie, slaagt Hoang er toch in om tijd te vinden voor buitenschoolse activiteiten. In 2023 werd hij op stadsniveau ( Hanoi ) uitgeroepen tot 5 Goede Studenten, dankzij zijn prestaties op het gebied van studie, fysieke training, ethiek, vrijwilligerswerk en integratie.

Hoang kreeg in 2023 de titel van 5 Goede Studenten op stadsniveau. FOTO: NVCC

"Ik probeer niet alles tegelijk te doen, maar verdeel mijn tijd in fases. Als ik studeer, concentreer ik me volledig, en als ik deelneem aan buitenschoolse activiteiten, zie ik dat als een kans om mijn sociale vaardigheden te oefenen en contact te leggen met mensen", aldus Hoang.

Hoang gelooft dat zelfstudie de belangrijkste vaardigheid is die hem heeft geholpen zijn huidige prestaties te bereiken: "Zelfstudie gaat niet alleen over het lezen van meer documenten, maar ook over het weten hoe je vragen moet stellen, verschillende benaderingen moet vinden en voortdurend moet experimenteren totdat je het probleem grondig begrijpt. Dat helpt me om mijn passie voor onderzoek te behouden, zelfs als ik tegen problemen aanloop."

Een van de grootste uitdagingen voor Hoang is het vinden van de juiste balans tussen klassikaal leren en onderzoek, die beide veel tijd en aandacht vergen. Bovendien levert het testen van AI-modellen vaak niet direct resultaat op, waardoor het geduld vereist om ze continu te verfijnen en verbeteren.

Na zijn afstuderen wil Hoang in de technologiesector aan de slag om meer praktijkervaring op te doen. Tegelijkertijd wil de mannelijke student nog steeds onderzoek doen op de lange termijn, met als doel diepgaande bijdragen te leveren op het gebied van AI.

Dr. Ngo Van Linh, docent aan de School of Information and Communication Technology van de Universiteit voor Wetenschap en Technologie van Hanoi, merkte op: "Hoang is een student die altijd proactief is in onderzoek, serieus en verantwoordelijk te werk gaat en niet overhaast te werk gaat. Hij brengt vaak veel tijd buiten de les door om zich verder in het probleem te verdiepen."

Dr. Linh voegde eraan toe: "Ik herinner me nog een keer tijdens Tet, toen de meeste studenten op vakantie waren. Hoang nam contact met me op om meer documenten op te vragen en onderzoeksrichtingen te bespreken, zodat ik op de hoogte bleef van de voortgang. Dat initiatief en die progressieve geest maakten grote indruk op me. Ik denk dat hij goed kan studeren en als hij dit doorzettingsvermogen behoudt, zal hij zeker verder komen."

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