AISIA Lab

🎉 AISIA Lab xin chúc mừng nhóm nghiên cứu với bài báo:

“Missing Data Imputation using Neural Cellular Automata”

đã chính thức được chấp nhận đăng trên tạp chí quốc tế Knowledge-Based Systems (Elsevier), một trong những tạp chí quốc tế uy tín trong lĩnh vực AI và Data Science.

Công trình tập trung vào bài toán xử lý dữ liệu khuyết (missing data imputation) bằng hướng tiếp cận Neural Cellular Automata, mở ra nhiều tiềm năng ứng dụng trong phân tích dữ liệu thực tế và các hệ thống AI thông minh.

Kết quả nghiên cứu tiếp tục khẳng định định hướng nghiên cứu AI nền tảng và ứng dụng của AISIA Lab trong cộng đồng học thuật quốc tế. 🚀

AISIA Research Lab luôn tin rằng giá trị lớn nhất của một Lab không chỉ nằm ở công nghệ hay bài báo khoa học, mà nằm ở việc đào tạo và phát triển được những người trẻ tài năng cho lĩnh vực AI Việt Nam.

Chúc mừng bạn Trần Quốc Khánh – thành viên của AISIA Lab – đã nhận học bổng toàn phần Tiến sĩ ngành Khoa học Máy tính tại , một trong những trường đại học hàng đầu thế giới. Đây là thành quả của hành trình nghiêm túc trong nghiên cứu, bền bỉ học tập và không ngừng theo đuổi các bài toán AI thực tế.

AISIA Lab sẽ tiếp tục đồng hành, mentoring và tạo môi trường nghiên cứu chuẩn quốc tế để nhiều bạn trẻ Việt Nam có cơ hội bước ra sân chơi toàn cầu trong lĩnh vực AI.

https://thanhnien.vn/chang-trai-an-giang-nhan-hoc-bong-toan-phan-tien-si-dai-hoc-top-8-the-gioi-185260510132337358.htm?gidzl=D2CF8flk8tSpDGqWcVWcS3Kv2YY6hYryUZe6Uj7_AYmkFGrxYlmXUN5eNtg9_7OgBJzVV6ETzHzWcEydUm

Chàng trai An Giang nhận học bổng toàn phần tiến sĩ đại học top 8 thế giới Trần Quốc Khánh (26 tuổi) chính thức nhận được thư mời nhập học cùng học bổng toàn phần chương trình tiến sĩ ngành khoa học máy tính tại Đại học Quốc gia Singapore (NUS), ngôi trường đứng top 8 thế giới theo QS World University Rankings 2...

🚀 AISIA Lab Tuyển Research Intern – Hướng AI in Business (03 vị trí)

AISIA Lab hiện đang tìm kiếm 03 bạn Research Intern đam mê nghiên cứu trong lĩnh vực AI ứng dụng cho Business.

🔎 Yêu cầu:

- Sinh viên năm 3 hoặc năm 4 các ngành liên quan (CNTT, Khoa học dữ liệu, AI, …)
- Có kinh nghiệm xây dựng các mô hình Machine Learning / Deep Learning
- Có định hướng phát triển theo hướng nghiên cứu (research) trong AI in Business
- Có công bố khoa học (paper) là một lợi thế

🎯 Quyền lợi:

- Làm việc trực tiếp với các Giáo sư trong và ngoài nước
- Tham gia giải quyết các bài toán thực tế trong lĩnh vực AI & Business
- Cơ hội đồng tác giả các bài báo khoa học tại hội nghị và tạp chí uy tín
- Phát triển định hướng nghiên cứu chuyên sâu và học thuật

📩 Cách ứng tuyển:
Các bạn quan tâm, hãy gửi CV/Resume về email thầy Binh ([email protected]) nhé.
(Tiêu đề email: [AISIA Intern Application] – Họ tên)

Excited to share our latest research accepted at CogSci 2026!

🚀🚀🚀

Paper: "Encoding EEG Signals to Examine Human-Like Next-Word Prediction Behavior in Language Models"

Understanding how humans and language models predict the next word in a sentence is a key question in cognitive science and AI. While modern language models achieve impressive prediction accuracy, do they truly process language the way humans do? In this work, we bridge neuroscience and AI by leveraging EEG data to study real-time brain responses during reading. Using event-related potentials (ERPs), we compare human neural activity with language model predictions through two key measures: top-1 prediction and surprisal.

🔍 Key findings from this work:
- Advanced language models can match human performance in next-word prediction accuracy. However, surprisal (not top-1 prediction) better aligns with human brain responses.
- This alignment is especially strong for semantically rich, open-class words.
- Importantly, scaling up model size does not necessarily lead to more human-like language processing.

Our results challenge common assumptions about model scaling and highlight the importance of cognitively grounded evaluation metrics.
Looking forward to discussions with the community at CogSci 2026!

🚀🚀🚀

Tin vui đầu năm với một bài báo khoa học được chấp nhận tại hội nghị CVPR 2026. Đây là một trong những hội nghị uy tín nhất trên Thế giới về Thị giác máy tính (rank A*). Xin chúc mừng các em và các đồng nghiệp trong ngày đầu năm mới.

Nhân dịp năm mới AISIA Lab xin gửi lời chúc mừng năm mới thân thương nhất đến các em sinh viên, học viên cao học, và nghiên cứu sinh, cùng các thầy cô đã đồng hành cùng Lab trong suốt chặng đường vừa qua.

🎉 Great news from AISIA Lab!

Our paper with students and colleagues has been accepted at AISTATS 2026 as a Spotlight (🌟 Top 2.5% of 2102 submissions):

📄 Dendrograms of Mixing Measures for Softmax-Gated Gaussian Mixture of Experts: Consistency without Model Sweeps

👥 Authors: Đỗ Tiền Hải, Trung Nguyen Mai, TrungTin Nguyen, Nhat Ho, Binh T. Nguyen, Christopher Drovandi

🔍 We develop a unified statistical framework for softmax-gated Gaussian mixture of experts (SGMoE) that addresses three long-standing obstacles in parameter estimation and model selection:
(i) non-identifiability of gating parameters up to common translations
(ii) intrinsic gate-expert interactions that induce coupled differential relations in the likelihood
and (iii) the tight numerator-denominator coupling in the softmax-induced conditional density.

Our approach introduces Voronoi-type loss functions aligned with the gate-partition geometry and establishes finite-sample convergence rates for the maximum likelihood estimator (MLE). In over-specified models, we reveal a link between the MLE’s convergence rate and the solvability of an associated system of polynomial equations characterizing near-nonidentifiable directions. For model selection, we adapt dendrograms of mixing measures to SGMoE, yielding a consistent, sweep-free selector of the number of experts that attains pointwise-optimal parameter rates under overfitting while avoiding multi-size training. Simulations on synthetic data corroborate the theory, accurately recovering the expert count and achieving the predicted parameter-estimation rates while closely approximating the regression function.

Proud of the team and grateful for this recognition at one of the top venues in ML & statistics! 🚀

🎉 Tháng 1 thêm một niêm vui khi bài báo “Unlocking insights into customer sentiment analysis: Impact of loyalty on online hotel ratings” của nhóm đã chính thức được accept trên International Journal of Hospitality Management. Đây là tạp chí Q1, Impact Factor ~8.3 (5-year ~10.3), thuộc nhóm top đầu thế giới trong lĩnh vực Hospitality & Tourism Management (Top 7).

Xin chúc mừng các sinh viên, nghiên cứu sinh, và đồng nghiệp của Lab cho kết quả này.
🚀 🚀 🚀

✨ Khởi đầu năm 2026 bằng những công trình được trình bày tại MMM 2026, AISIA Lab tự tin bước tiếp trên hành trình chinh phục các đỉnh cao khoa học mới trong năm nay, một năm hứa hẹn nhiều bứt phá và thành công rực rỡ!

MMM 2026: 32nd International Conference on Multimedia Modeling MMM is a leading international conference for researchers and industry practitioners for sharing new ideas, original research results and practical experiences from all MMM related areas. The conference calls for research papers reporting original investigation results and demonstrations reporting n...

Tháng 12 lại ngập tràn niềm vui với một công trình nghiên cứu từ AISIA Lab được chấp nhận tại tạp chí quốc tế SCIE uy tín IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing (Top 3 ngành Signal Processing). Xin chúc mừng các em và đồng nghiệp đã tham gia project này!

Chúc mừng Nghiêm và Thịnh, hai thành viên của AISIA Lab vừa đạt giải III cuộc thi Eureka năm nay trong lĩnh vực Công nghệ thông tin!
Cheers!

Kết thúc tháng 11 với thêm một bài báo được chấp nhận tại hội nghị WSDM 2026 (rank A), được tổ chức tại Idaho, USA. Xin chúc mừng các em sinh viên của Lab đã tham gia project này.
Cheers!