Mèo Lười AI

🧠 WORLD MODELS — Bước tiến tiếp theo của AI?

Trong khi LLMs (Large Language Models) như ChatGPT chủ yếu dự đoán token tiếp theo dựa trên xác suất ngôn ngữ, thì World Models hướng đến một mục tiêu lớn hơn nhiều:
👉 Xây dựng “mô hình nội tại” về thế giới thực.

Nói cách khác:

LLMs học cách hoàn thiện văn bản.
World Models học cách hiểu thực tại.

🌍 World Models không chỉ xử lý ngôn ngữ, mà còn:
• Hiểu không gian, thời gian và quan hệ nhân quả
• Dự đoán hậu quả của hành động
• Lập kế hoạch và mô phỏng tương lai
• Học từ quan sát thay vì phụ thuộc hoàn toàn vào dữ liệu gán nhãn

Một trong những kiến trúc cốt lõi phía sau xu hướng này là JEPA (Joint-Embedding Predictive Architecture) do Yann LeCun đề xuất.

Khác với các mô hình generative truyền thống cố gắng tái tạo từng pixel hoặc từng token, JEPA học trong “không gian biểu diễn trừu tượng”:
✅ Ít nhiễu hơn
✅ Tập trung vào ý nghĩa
✅ Gần với cách con người suy luận hơn

Điều này mở ra khả năng xây dựng AI:

Có tư duy dài hạn
Có hiểu biết vật lý
Có khả năng dự đoán và tự lập kế hoạch
Không chỉ “nói hợp lý”, mà thực sự hiểu điều gì đang diễn ra

💡 Có thể trong tương lai:
LLMs sẽ là “ngôn ngữ” của AI, còn World Models sẽ là “trực giác” và “nhận thức” của AI.

😁😁 Hướng dẫn xong ĐATN được bạn sinh viên tặng kỷ niệm bộ truyện Thám tử lừng danh Conan 🤣🤣

🎉 Tin vui từ nhóm nghiên cứu HAutoML 2.0 🎉

Sau hơn một năm kiên trì “cày cuốc”, cuối cùng trái ngọt cũng đã đến 😇
Xin chúc mừng các em sinh viên Xuân Đông, Văn Anh, Việt Anh và Đỗ Hà với bài báo:
“HAutoML 2.0: A Distributed AutoML System with Efficient Hyperparameter Optimization”
đã chính thức được chấp nhận tại CITA 2026 🤗

💡 Với tỷ lệ chấp nhận chỉ khoảng ~38%, đây là một thành tích rất đáng tự hào, ghi nhận cho sự nỗ lực bền bỉ và tinh thần nghiên cứu nghiêm túc của cả nhóm.

🚀 Hy vọng đây sẽ là bước khởi đầu cho nhiều dấu mốc ấn tượng hơn nữa trong hành trình nghiên cứu phía trước!

Vấn đề rò rỉ dữ liệu (data lake) trong bài toán dự đoán từ phía trước 😁😁 hãy cùng xem ví dụ sau:
Sông sâu tĩnh lặng, lúa chín ____ đầu 😁

Ra mắt Qwen3.6-27B — một mô hình đa phương thức với 27 tỷ tham số, đạt quy mô mà cộng đồng mong muốn nhất. Vẫn hỗ trợ cả chế độ tư duy đa phương thức và không tư duy, Qwen3.6-27B mang lại hiệu năng mã hóa tác nhân hàng đầu, vượt trội so với mô hình mã nguồn mở thế hệ trước Qwen3.5-397B-A17B (tổng cộng 397 tỷ tham số / 17 tỷ MoE hoạt động) trên tất cả các tiêu chuẩn mã hóa chính. Là một kiến trúc dày đặc, nó dễ dàng triển khai mà không cần phức tạp hóa việc định tuyến MoE, khiến nó trở thành lựa chọn lý tưởng cho các nhà phát triển cần khả năng mã hóa hàng đầu ở quy mô thực tiễn, có thể triển khai rộng rãi. Qwen3.6-27B hiện đã có trên Qwen Studio, có sẵn thông qua API của chúng tôi và được phát hành dưới dạng trọng số mở cho cộng đồng.

Hôm nay mình rất vinh dự được nhận bằng khen của Hội Tin Học Việt Nam trong lễ tổng kết hội thảo AI4I 2025 😁 Chúc hội thảo AI4I 2026 thành công hơn nữa ạ 😇

Kiến trúc DMP của Viettel AI 😁 thật là tường minh 😁

HAutoML mang theo tất cả hoài bão của các thế hệ sinh viên OptiVisionLab tham gia ngày hội khởi nghiệp quốc gia 🔥🔥

ĐH Công nghiệp Hà Nội vào vòng Chung kết Ngày hội khởi nghiệp quốc gia của học sinh, sinh viên lần thứ VIII GD&TĐ - Không khí tại khu vực triển lãm Ngày hội Khởi nghiệp quốc gia học sinh, sinh viên (SV_STARTUP - lần thứ VIII) đang nóng hơn bao giờ hết với sự xuất hiện của các đội thi xuất sắc nhất cả nước.

Từ dự án nghiên cứu khoa học tới sân chơi khởi nghiệp Quốc Gia 😆😆

HAutoML - Bước tiến đưa trí tuệ nhân tạo đến gần hơn với người học GD&TĐ - Trong bối cảnh chuyển đổi số đang diễn ra mạnh mẽ, trí tuệ nhân tạo (AI) ngày càng khẳng định vai trò quan trọng trong nhiều lĩnh vực như giáo dục, kinh tế và quản lý.

PV: Em có thích vào Optical Vision Lab khum ạ 😆😆