Samsung tặng ĐH Y Dược Thái Nguyên giảng đường thông minh 2,5 tỷ đồng

Nguyễn Minh Quang từng là học sinh chuyên Toán của Trường Phổ thông Năng khiếu (ĐH Quốc gia TP.HCM).

Ở thời điểm đó, Minh Quang cùng lúc giành được học bổng từ một số ngôi trường tại Mỹ và Singapore. Tuy nhiên, thay vì lựa chọn trường đại học Mỹ, cậu lại quyết định theo học ngành Khoa học máy tính tại ngôi trường ĐH Quốc gia Singapore (NUS), cũng là trường đại học hàng đầu về lĩnh vực kỹ thuật.

“Nhiều người từng hỏi tại sao em không lựa chọn Mỹ, nhưng những trải nghiệm tại Singapore đã khiến em tin rằng, sự lựa chọn của mình là đúng đắn”.

Thứ quý giá mà theo Quang, ĐH Quốc gia Singapore đã cho mình chính là nền tảng kiến thức vững chắc và sự cởi mở - điều giúp sinh viên có thể vượt qua giới hạn của bản thân và sẵn sàng thích nghi trong những môi trường mới.

Vì thế, vào năm thứ hai đại học, ngay trước kỳ nghỉ hè, Minh Quang đã “apply” vào một số vị trí trợ lý nghiên cứu cho các giáo sư đại học. Mặc dù chưa có nhiều kinh nghiệm nghiên cứu, nhưng chàng trai 19 tuổi khi ấy “vẫn sẵn sàng bước ra bên ngoài thế giới và đón nhận tất cả”.

Cũng chính sự chủ động đó đã giúp Quang nhận được lời đề nghị làm trợ lý nghiên cứu cho một giáo sư tại Đại học Queensland (Úc) trong quãng thời gian 2 tháng hè. Đây cũng là thời điểm Quang bắt đầu được tiếp xúc nhiều hơn với việc làm nghiên cứu.

“Mảng mà em tham gia vào liên quan tới Siêu máy tính và hệ thống rời rạc. Chuyến đi này đã khiến em cảm thấy hiểu hơn về chính con người mình. Em có cơ hội gặp được một người thầy tốt. Thầy luôn cởi mở, khích lệ, động viên em trong việc nghiên cứu. Mỗi khi em đưa ra ý tưởng gì, thầy cũng đều lắng nghe và sẵn sàng phản biện. Điều đó đã khiến em thoải mái tìm tòi và bước đầu có thêm động lực muốn được làm nghiên cứu”.

Nhờ nền tảng có được trong kỳ thực tập hè tại Đại học Queensland, đến học kỳ 2 năm 3, Quang tiếp tục tìm kiếm cơ hội để tới Thụy Sĩ, tham gia học trao đổi trong vòng một kỳ tại Học viện Công nghệ liên bang Thụy Sĩ (Eth Zurich) – ngôi trường đào tạo về kỹ thuật hàng đầu châu Âu. Tại đây, Quang đã xin được vào lab của một vị giáo sư trong khoa, tiếp tục làm về chủ đề Siêu máy tính và hệ thống rời rạc.

Nhưng quãng thời gian tại Thụy Sĩ vẫn khiến cậu “chưa cảm thấy thỏa”. Mùa hè năm thứ 4, Minh Quang tiếp tục nộp đơn để được tới thực tập tại Đại học Carnegie Mellon (Mỹ) trong vòng 3 tháng. Thay vì lựa chọn tới các công ty, doanh nghiệp, Quang cho rằng, “việc giải quyết các bài toán nghiên cứu khiến em cảm thấy thích thú hơn. Nhờ đó, em đã học được cách tiếp cận vấn đề sâu và rộng mở”.

3 tháng “thoả sức” trong môi trường học thuật cũng đã tạo cho Quang nhiều cảm hứng và phần nào chắc chắn hơn về con đường đi của mình. Vì thế, vừa tham gia nghiên cứu tại lab, cậu vừa chuẩn bị hồ sơ “apply” học bổng tiến sĩ tại Mỹ.

Khi trở về, Quang cũng đã kịp hoàn thành bài báo được công bố tại IEEE International Symposium on Information Theory- Hội thảo chuyên đề quốc tế hàng đầu về mảng Lý thuyết thông tin với vai trò là tác giả chính.

“Mục tiêu lớn là ngày càng đi xa”

Học viện Công nghệ Massachusetts chính là một trong những ngôi trường mà Minh Quang mong muốn đặt chân tới trong quãng thời gian học tiến sĩ. Với một ngôi trường hàng đầu như MIT, theo Quang, “hồ sơ tốt rất nhiều và những người có kinh nghiệm làm nghiên cứu muốn ứng tuyển cũng không thiếu”.

Chuyện cần có bài đăng trên các tạp chí, hội nghị uy tín là điều hiển nhiên, nhưng điều trường muốn tìm kiếm vẫn là những người có “chất riêng”, tiềm năng và có khả năng nghiên cứu độc lập”. Những tố chất này, nếu xuất hiện trong thư giới thiệu của các giáo sư cũng sẽ là điều đắt giá.

Vị giáo sư hướng dẫn Quang tại Đại học Carnegie Mellon (Mỹ) từng nói rằng, 9X có khả năng làm việc độc lập và luôn chủ động với ý tưởng của mình.

“Sau thành công của bài báo nghiên cứu tại Đại học Carnegie Mellon, thầy nói rằng em đã rất chủ động từ quá trình hình thành bài toán, đến việc đưa ra các hướng tiếp cận mới và hoàn thành công trình nghiên cứu mà ít phụ thuộc vào thầy. Do vậy, em tin mình đã nhận được lá thư giới thiệu tốt”, Quang nói. Đây cũng chính là động lực thôi thúc cậu tiếp tục nghiên cứu và tìm ra những hướng đi mới cho lĩnh vực mà mình đang theo đuổi.

Đến khi bước chân vào khoa Khoa học máy tính của MIT, Quang đã cảm nhận được sự may mắn và hạnh phúc khi được làm việc cùng nhiều người giỏi và được học từ những giáo sư đầu ngành. Theo Quang, việc học hay nghiên cứu ở MIT thường đòi hỏi rất cao. Môi trường ở MIT cởi mở và mang nhiều tính cộng tác để mọi người cùng nhau phát triển.

Các buổi “seminar” cũng được diễn ra hàng tuần để sinh viên và giáo sư có thể thoải mái thuyết trình về công trình nghiên cứu của mình và cả những kết quả chưa được công bố. 

“Tuy nhiên, bên cạnh việc chia sẻ với nhau trong công việc, thì mỗi người tại đây cũng đều luôn tìm kiếm hướng đi riêng cho mình và rất tự trọng trong nghiên cứu. Cho nên, dù môi trường cởi mở, mọi người vẫn nghiên cứu rất độc lập.

Bản thân em cũng đã từng phải mất 9 tháng để tìm đc hướng nghiên cứu cho mình. Và câu chuyện đã tìm ra hướng đi, sau đó lại phải chuyển sang một hướng mới cũng không thiếu, do bất kỳ người làm nghiên cứu nào cũng đều mong muốn những kết quả của mình đưa ra phải thực sự có ý nghĩa”.

Một điều may mắn, Minh Quang cho rằng, bản thân vốn là người thích ứng nhanh nên khi cơ hội đến đều sẵn sàng nắm bắt một cách chủ động.

“Em nghĩ rằng, sự chủ động, dám thử cái mới là điều rất quan trọng. Ngoài việc có được nền tảng đa dạng, mình cũng sẽ hiểu bản thân thích gì và giỏi về lĩnh vực gì. Giống như khi ở Singapore, em từng khá khó khăn trong việc tìm kiếm mảng nghiên cứu. Trong lúc ấy, em đã cố gắng tận dụng mọi cơ hội để được đi tới “những vùng đất mới”. Em cho rằng đó là động lực đầu tiên và cũng là động lực lớn nhất để em có thể đi xa hơn”, 9X chia sẻ.

Thúy Nga

Nam sinh Hà Nội từ cử nhân vào thẳng bậc tiến sĩ ở MIT

Từng giành huy chương Olympic quốc tế, tốt nghiệp cử nhân tại viện nghiên cứu hàng đầu Hàn Quốc,… là tiền đề quan trọng giúp Khôi apply thành công lên thẳng bậc học tiến sĩ tại MIT (Mỹ).

Sau khi Mỹ và châu Âu đạt được thành công trong cuộc chiến chống lại sự độc quyền của các gã khổng lồ công nghệ (Big Tech) trong lĩnh vực phần mềm, các nhà lập pháp Nhật Bản quyết định đưa ra các biện pháp thích hợp tương ứng. 

Từ năm 2024, Nhật Bản có kế hoạch đưa ra các mức phạt đối với Apple và Google vì lạm dụng sự độc quyền trong việc phân phối ứng dụng di độngvà sử dụng hệ thống thanh toán.

Luật pháp hiện hành của Nhật Bản cho phép các cơ quan chống độc quyền xử phạt các công ty lạm dụng sự độc quyền với số tiền lên tới 6% doanh thu từ các hoạt động sai phạm.

Để so sánh, tại Mỹ, mức phạt có thể lên tới 10% tổng doanh thu của công ty vi phạm trong năm tài chính. Google mới đây đã phải nhượng bộ, chủ động chấp nhận mức phạt 700 triệu USD. 

Dự luật mới đang được đệ trình lên Quốc hội Nhật Bản sẽ tập trung vào một số khía cạnh sai phạm của các nhà phân phối phần mềm di động: cửa hàng ứng dụng, thanh toán, hệ thống tìm kiếm và điều hành cũng như trình duyệt. 

Google và Apple sẽ không có quyền áp đặt các dịch vụ của mình lên người dùng và sự ưu tiên trong kết quả tìm kiếm. Giống như Mỹ và châu Âu, Nhật Bản sẽ tìm cách đảm bảo rằng các nhà phát triển ứng dụng nội địa sẽ có cơ hội quảng bá sản phẩm của mình trong hệ sinh thái Apple. 

Google và Apple cũng sẽ được yêu cầu cung cấp cho người dùng Nhật Bản cơ hội lựa chọn hệ thống thanh toán trong các ứng dụng.

Hiện mức ‘hoa hồng’ thanh toán của Apple có thể lên tới 30% và rõ ràng gây ra thiệt hại cho người dùng cũng như các nhà phát triển độc lập.

Mặc dù cho phép cài đặt ứng dụng trên thiết bị Android từ các nguồn của bên thứ ba, Google vẫn chưa linh hoạt về vấn đề thanh toán.

Nếu dự luật được chính quyền Nhật Bản chấp thuận, các nhà phát triển ứng dụng nội địa sẽ có cơ hội cài đặt ứng dụng của mình trên thiết bị Apple và sử dụng hệ thống thanh toán riêng.

Theo ước tính, thị trường ứng dụng di động Nhật Bản đã tăng gấp rưỡi, lên 29,2 tỷ USD trong giai đoạn từ năm 2018-2023. 

Các đạo luật về dịch vụ kỹ thuật số mới của Mỹ và châu Âu đang chấn chỉnh mạnh mẽ hoạt động của các Big Tech, do đó việc hình thành các chính sách tương tự ở tất cả các thị trường lớn được dự báo sẽ là một quá trình tất yếu.

(theo ANK)

Theo báo cáo, việc hợp tác liên kết phát triển du lịch giữa TP.HCM với 8 tỉnh vùng Đông Bắc đã đạt được nhiều kết quả quan trọng. Với vai trò là Tổ trưởng Tổ công tác nhóm liên kết, Lạng Sơn đã phối hợp với các địa phương ban hành kế hoạch triển khai các hoạt động liên kết hợp tác phát triển du lịch với phương châm sản phẩm đặc sắc - dịch vụ chuyên nghiệp - giá cả cạnh tranh - môi trường vệ sinh sạch đẹp - điểm đến an toàn, văn minh, thân thiện.

Phát biểu tại hội thảo, ông Nguyễn Đặng Ân, Giám đốc Sở Văn hóa, Thể thao và Du lịch Lạng Sơn cho biết, các tỉnh vùng Đông Bắc sở hữu tài nguyên du lịch đa dạng, phong phú, nhất là sản phẩm du lịch gắn với di sản văn hóa. Việc liên kết và hợp tác phát triển du lịch giữa các tỉnh trong vùng có ý nghĩa quan trọng.

Thông qua việc liên kết, hợp tác sẽ tạo ra những sản phẩm du lịch có chất lượng cao. Từ đó, tăng khả năng cạnh tranh và phát huy những lợi thế trong phát triển du lịch của mỗi tỉnh nói riêng và toàn vùng nói chung.

Cũng tại hội thảo, ông Dương Xuân Huyên, Phó chủ tịch UBND tỉnh Lạng Sơn khẳng định, những ý kiến chia sẻ của các đại biểu tại hội thảo hôm nay rất thiết thực để tỉnh Lạng Sơn nói riêng và các tỉnh Đông Bắc nói chung làm cơ sở đánh giá, tạo đà khơi nguồn tiềm năng phát triển du lịch, góp phần đẩy nhanh sự phát triển kinh tế - xã hội. 

Đồng thời, xây dựng kế hoạch khắc phục những hạn chế trong phát triển du lịch, tiếp tục nghiên cứu làm mới các sản phẩm du lịch dựa trên những bản sắc văn hóa, thế mạnh sẵn có. 

Tuần qua, Nvidia “âm thầm” ra mắt một mô hình AI mới mang tên “Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct” dựa trên Llama 3.1 của Meta. Mô hình này đã nhanh chóng gây sốt khi đạt được hiệu suất vượt trội so với các tên tuổi hàng đầu như OpenAI hay Anthropic trên nhiều bài kiểm tra đánh giá tiêu chuẩn.

Thành tích ấn tượng này đánh dấu một bước tiến lớn trong chiến lược AI của Nvidia và có khả năng làm thay đổi cục diện cạnh tranh của toàn ngành.

Từ “ông lớn” GPU đến kẻ tiên phong về AI.

Cụ thể, Nvidia báo cáo rằng sản phẩm mới của hãng đạt điểm cao nhất trong các đánh giá then chốt, bao gồm 85.0 trên điểm chuẩn Arena Hard, 57.6 trên AlpacaEval 2 LC và 8.98 trên GPT-4-Turbo MT-Bench.

Điểm số này vượt qua các mô hình được đánh giá cao như GPT-4o của OpenAI và Claude 3.5 Sonnet của Anthropic, đưa Nvidia lên vị trí dẫn đầu trong cuộc đua phát triển AI.

Kết quả trên cũng đánh dấu một bước tiến lớn trong chiến lược của hãng. Vốn được biết đến chủ yếu trông lĩnh vực bộ xử lý đồ họa (GPU), công ty giờ đây đang thể hiện khả năng phát triển phần mềm AI tinh vi.

Điểm số của Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct so với đối thủ đến từ OpenAI và Anthropic. Ảnh: MarkTechPost.

Cách tiếp cận của Nvidia để tạo ra “Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct” liên quan đến việc tinh chỉnh mô hình “Llama 3.1” của Meta bằng các kỹ thuật đào tạo tiên tiến, bao gồm “Học tăng cường từ Phản hồi của con người” (RLHF).

Phương pháp này cho phép AI học hỏi từ sở thích của con người, giúp AI có thể đưa ra phản hồi tự nhiên và phù hợp với ngữ cảnh hơn.

Khả năng xử lý các yêu cầu phức tạp mà không cần người dùng cung cấp thêm thông tin là điều giúp mô hình này nổi bật. Trong một phiên thử nghiệm, mô hình đã trả lời chi tiết và chính xác câu hỏi "Có bao nhiêu chữ cái r trong từ strawberry?" – điều mà nhiều mô hình AI hiện này còn làm sai.

Điều làm cho những kết quả này trở nên đáng chú ý là sự nhấn mạnh vào "sự phù hợp" (alignment), một thuật ngữ trong nghiên cứu AI đề cập đến sự phù hợp giữa câu trả lời của AI với yêu cầu của người dùng. Nói cách khác, alignment đảm bảo AI phải "nghe hiểu" và "trả lời" đúng theo ý của người hỏi.

Nhờ đó, doanh nghiệp sử dụng mô hình này sẽ giảm thiểu lỗi, tăng cường chất lượng dịch vụ và làm hài lòng khách hàng hơn.

Định hình lại hoạt động kinh doanh và nghiên cứu.

Giải pháp của Nvidia mang đến cho các doanh nghiệp đang tìm hiểu về các giải pháp AI một lựa chọn hấp dẫn. Công ty cung cấp dịch vụ chạy các mô hình máy học (machine learning) miễn phí trên đám mây, đi kèm với giao diện lập trình ứng dụng (API) tương thích với OpenAI.

Nhờ vậy, nhiều công ty hơn có thể dễ dàng thử nghiệm và ứng dụng các mô hình ngôn ngữ phức tạp.

Phiên bản mới này đánh dấu một bước ngoặt trong lĩnh vực AI khi tập trung vào các mô hình không chỉ mạnh mẽ mà còn linh hoạt, cho phép doanh nghiệp tùy chỉnh theo nhu cầu riêng.

Tuy nhiên, giống như các mô hình AI khác, “Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct” không thể tránh khỏi những hạn chế nhất định. Nvidia đã đưa ra cảnh báo rằng mô hình này chưa được tối ưu hóa cho các lĩnh vực đòi hỏi độ chính xác cao như toán học hay pháp lý.

Cuộc đua AI nóng lên

Việc Nvidia ra mắt mô hình "Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct" đã làm nóng lên cuộc đua AI.

Bằng cách cung cấp một giải pháp toàn diện, kết hợp phần cứng và phần mềm mạnh mẽ, Nvidia không chỉ thách thức các đối thủ lớn như OpenAI mà còn thúc đẩy sự đổi mới trong ngành.

Những bản phát hành gần đây, đặc biệt là dự án nguồn mở NVLM 1.0, đã cho thấy tham vọng AI của Nvidia không chỉ dừng lại ở việc cạnh tranh mà còn thách thức sự thống trị của các hệ thống độc quyền như GPT-4o.

Hôm 3/10, Nvidia đã cho ra mắt mô hình AI mã nguồn mở NVLM 1.0. Ảnh: The Insane App.

Nvidia đang định vị mình là một nhà cung cấp AI toàn diện, kết hợp chuyên môn về phần cứng với phần mềm hiệu suất cao và dễ tiếp cận. Động thái này có thể định hình lại ngành công nghiệp, thúc đẩy các đối thủ đổi mới nhanh hơn.

Hãng tham vọng ứng dụng Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct trong các lĩnh vực như chăm sóc sức khỏe, tài chính, giáo dục....

Tuy nhiên, thành công của mô hình AI này sẽ phụ thuộc vào việc liệu nó có thể chuyển đổi điểm số ấn tượng thành các giải pháp thực tế hay không.

Những câu hỏi chúng ta phải đối mặt trong thế giới AI

Chúng ta có rất nhiều câu hỏi về thế giới AI, mà đó đều là những nghi hoặc không dễ có ngay đáp án.

Cuốn sách Thời đại AI - Và tương lai loài người chúng ta trình bày cách AI làm thay đổi mối quan hệ của chúng ta với tri thức, chính trị và xã hội. Mục tiêu tối thượng của cuốn sách này là giải thích về AI và cung cấp cho độc giả những câu hỏi mà chúng ta sẽ phải đối mặt trong những năm tới lẫn bộ công cụ để bắt đầu trả lời chúng.