Chàng trai tốt nghiệp sớm một học kỳ loại xuất sắc

Nguyễn Hoàng Anh (23 tuổi), tốt nghiệp sớm ngành khoa học máy tính Trường Công nghệ thông tin và truyền thông, ĐH Bách khoa Hà Nội, gương mặt trẻ nổi bật trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI) tại VN với hai bài báo được chấp nhận tại các hội nghị hàng đầu thế giới về xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP).

Từ nghi ngờ bản thân đến những bước tiến vượt bậc

Tốt nghiệp tháng 5.2024, sớm một học kỳ so với chương trình đào tạo với điểm tích lũy toàn khóa CPA 3.75/4.0. Từ giữa tháng 5.2025, Hoàng Anh chính thức làm việc toàn thời gian tại FPT AI Center (Trung tâm trí tuệ nhân tạo thuộc FPT Software). Trước đó, chàng trai đã đóng góp hai mô hình AI cho tiếng Việt, bao gồm "Nhận diện chữ viết tay" và "Chuyển văn bản sang âm thanh". Hoàng Anh kỳ vọng sẽ tiếp tục mang đến những giải pháp và mô hình chất lượng, góp phần xây dựng hệ sinh thái AI tại VN ngày càng phát triển.

Hoàng Anh bước vào con đường nghiên cứu AI với niềm đam mê mãnh liệt nhưng không thiếu những thử thách. "Giai đoạn đầu tiên khi bắt đầu làm nghiên cứu, mình đối mặt với rất nhiều khó khăn. Các thuật ngữ mới, bài toán phức tạp và đặc biệt là những lần thử nghiệm ý tưởng không đạt kết quả như mong đợi khiến mình từng nghi ngờ bản thân. Liệu mình có đủ năng lực để theo đuổi con đường này?", Hoàng Anh nói.

Tuy nhiên, chính những thất bại đã giúp Hoàng Anh trưởng thành. "Mình nhận ra rằng nghiên cứu không phải là con đường trải đầy hoa hồng. Ý tưởng không phải lúc nào cũng thành công ngay từ đầu. Thử và sai, rút kinh nghiệm, kiên trì, đó mới là bản chất của nghiên cứu", Hoàng Anh chia sẻ. Với sự suy ngẫm và kiên định, Hoàng Anh đã vượt qua những nghi ngờ để đạt được những thành tựu đáng kể.

Nghiên cứu AI đòi hỏi tài nguyên tính toán mạnh mẽ, điều mà Hoàng Anh thừa nhận là một thách thức lớn tại VN do chi phí cao. Bên cạnh đó, áp lực kinh tế buộc anh phải cân bằng giữa công việc kỹ sư ban ngày tại doanh nghiệp và nghiên cứu vào buổi tối, cuối tuần. "Thời gian hạn chế khiến mình rất áp lực. Có những lúc cảm thấy mệt mỏi, nhưng mình luôn cố gắng tận dụng tối đa thời gian rảnh để theo đuổi đam mê", Hoàng Anh kể.

Dù lịch trình dày đặc, Hoàng Anh khẳng định chất lượng nghiên cứu của mình không bị ảnh hưởng. "Tiến độ có thể chậm hơn, nhưng sự kiên trì và tập trung đã giúp mình đạt được kết quả tốt", Hoàng Anh chia sẻ. Hai bài báo khoa học của Hoàng Anh được chấp nhận tại các Hội nghị phương pháp thực nghiệm trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên (EMNLP) và hội nghị thường niên của các quốc gia châu Mỹ, chi nhánh của Hiệp hội Ngôn ngữ học tính toán (NAACL) là minh chứng cho sự nỗ lực không ngừng nghỉ.

Hai nghiên cứu đột phá trong lĩnh vực NLP

Hai công trình nghiên cứu của Hoàng Anh tập trung vào bài toán trích xuất quan hệ liên tục với ít dữ liệu, một thách thức lớn trong lĩnh vực NLP. Bài báo đầu tiên, được trình bày tại EMNLP là: "Duy trì khả năng khái quát hóa của mô hình ngôn ngữ trong trích xuất quan hệ liên tục với ít dữ liệu", vào tháng 11.2024. Đề xuất cách tận dụng "language modeling head", một thành phần chứa nhiều kiến thức trong giai đoạn tiền huấn luyện của mô hình AI, để duy trì khả năng khái quát hóa, giúp mô hình không "quên" kiến thức cũ khi học thông tin mới.

Trong bài báo thứ hai tại NAACL vào tháng 4.2025 là: "Tăng cường dữ liệu bằng cách ghép cặp lẫn nhau cho bài toán trích xuất quan hệ liên tục với ít dữ liệu". Với nghiên cứu này, Hoàng Anh phát triển kỹ thuật tăng cường dữ liệu bằng cách "ghép cặp lẫn nhau" và thiết kế các hàm mất mát phù hợp, giúp cải thiện hiệu quả học của mô hình khi dữ liệu hạn chế. Những ý tưởng này không chỉ mang tính học thuật cao mà còn mở ra tiềm năng ứng dụng thực tiễn trong các hệ thống AI.

Theo Hoàng Anh, nghiên cứu học thuật và phát triển sản phẩm AI là hai lĩnh vực có những điểm khác biệt rõ rệt. "Nghiên cứu học thuật tập trung vào việc tìm kiếm giải pháp mới, đột phá về mặt lý thuyết. Trong khi đó, phát triển sản phẩm cần đảm bảo tính khả thi, tối ưu hóa hiệu suất và đáp ứng nhu cầu thực tế của người dùng", Hoàng Anh giải thích. Sự kết hợp giữa hai lĩnh vực này là mục tiêu dài hạn mà Hoàng Anh hướng tới.

Về mục tiêu dài hạn, Hoàng Anh chia sẻ: "Mình muốn theo đuổi học vị tiến sĩ để có nền tảng nghiên cứu vững chắc, sau đó làm việc tại doanh nghiệp để ứng dụng những nghiên cứu đó vào thực tiễn". Hoàng Anh hy vọng các hệ thống AI có khả năng học liên tục và nhận diện thông tin nhanh chóng sẽ được ứng dụng trong trợ lý ảo, phân tích tin tức tự động, hay hỗ trợ y tế, mang lại giá trị thiết thực cho cộng đồng.

Tiến sĩ Ngô Văn Linh, giảng viên Trường Công nghệ thông tin và truyền thông, ĐH Bách khoa Hà Nội, nhận xét: "Hoàng Anh sở hữu tư duy nhạy bén, khả năng phân tích sâu sắc và luôn thể hiện tinh thần ham học hỏi không ngừng nghỉ. Trong thời gian rảnh, Hoàng Anh thường xuyên tìm hiểu các nghiên cứu mới nhất về AI, đồng thời thực hành lập trình để hiện thực hóa những ý tưởng lý thuyết. Với sự chăm chỉ và tài năng như vậy, em hứa hẹn sẽ trở thành một nhà nghiên cứu AI xuất sắc trong tương lai".