Research

TERMon là giải pháp giám sát phần cứng thời gian thực siêu nhẹ dành cho các bộ tăng tốc Edge AI trong hệ thống an toàn quan trọng. Thay vì chạy lại mô hình hay xác minh hình thức tốn kém, TERMon giám sát hành vi suy luận bằng cách so khớp song song các mẫu tam phân với fingerprint mã hóa dạng nhiệt kế. Triển khai trên FPGA PYNQ-Z2 cho thấy thiết kế không cần dùng BRAM hoặc DSP trên chip, đạt độ trễ quyết định chỉ 2 chu kỳ nhịp, phát hiện hiệu quả hư hỏng trọng số nhưng còn hạn chế đối với dữ liệu ngoài phân phối và tấn công đối kháng ở ngưỡng dương tính giả khắt khe.

Nghiên cứu cắt ngang trên 761 chuyên gia y tế tại Nigeria (12/2025 - 03/2026) cho thấy mức độ nhận biết về AI rất cao (92,6%) nhưng kiến thức và mức độ sẵn sàng thực tế còn hạn chế: 40,9% có kiến thức thấp/rất thấp và chỉ 63,0% cảm thấy sẵn sàng áp dụng lâm sàng. Dù vậy, 92,5% mong muốn được đào tạo và 78,7% ủng hộ đưa AI vào chương trình đại học. Các rào cản chính gồm thiếu đào tạo (84,7%), hạ tầng yếu (71,1%), chi phí cao (61,0%), sợ mất việc (60,6%), đạo đức (52,9%) và bảo mật dữ liệu (52,7%). Kết quả nhấn mạnh khoảng cách lớn giữa nhận thức và năng lực thực tế, đòi hỏi đầu tư hạ tầng và đào tạo chuẩn hóa cho các nước đang phát triển.

Nghiên cứu đề xuất kiến trúc phân tách biểu diễn cho Học tăng cường liên tục (CRL) nhằm giải quyết bài toán cân bằng giữa tính ổn định và tính mềm dẻo (stability-plasticity trade-off). Khác với cách tiếp cận trước đây của Anand & Precup (2023) vốn dùng chung đặc trưng, phương pháp mới sử dụng biểu diễn tham số (parametric) cho hàm giá trị dài hạn (permanent) để khái quát hóa rộng, và biểu diễn phi tham số (non-parametric) mới cho hàm giá trị tức thời (transient) để thích nghi nhanh theo tình huống. Thực nghiệm cho thấy phương pháp hỗ trợ học trực tuyến hiệu quả và vượt trội các baseline cạnh tranh trên các tác vụ xử lý hình ảnh và Craftax-Classic.

Nghiên cứu đề xuất GBPNet (Generalized Belief Propagation Network), một kiến trúc mạng nơ-ron giải mã mã tuyến tính giúp duy trì tính đối xứng truyền tin và cấu trúc đồ thị Tanner. Thông qua cơ chế cập nhật nút biến dạng tầng, học tỷ lệ tin nhắn theo từng phần tử cùng hai chiến lược huấn luyện (tiệm tiến và SNR cao), GBPNet đạt tỷ lệ lỗi bit (BER) thấp hơn so với thuật toán lan truyền niềm tin truyền thống và các bộ giải mã nơ-ron hiện hành.

TopoQuant là khung phân tích tô-pô (TDA) giúp định lượng sự dịch chuyển cấu trúc của trọng số self-attention và liên hệ với các biến đổi hành vi trong LLM sau lượng tử hóa (PTQ). Đánh giá trên 4 họ LLM cho thấy độ trôi dạt tô-pô ổn định ở mức nén vừa phải nhưng tăng vọt khi độ chính xác xuống dưới 4-bit, tương quan chặt chẽ với sự sụt giảm độ đồng thuận chú ý. Nhờ trích xuất đặc trưng tô-pô kết hợp mô hình ML nhẹ, TopoQuant có thể dự đoán độ nhất quán chú ý (R² đạt tới 0.85), đóng vai trò như hệ thống cảnh báo sớm giúp xác định ngưỡng nén an toàn mà không cần chạy các tác vụ đánh giá hạ nguồn đắt đỏ.

Nghiên cứu giới thiệu Neural Expansion – một khung hình học thống nhất giải thích cơ chế tổng quát hóa của mạng nơ-ron sâu thông qua sự mở rộng độ bao phủ tia chọn lọc theo hướng trong không gian đầu vào. Bằng cách sử dụng Khoảng Tổng quát hóa (Generalization Intervals - GIs), phương pháp định lượng các vùng dự đoán ổn định quanh mẫu huấn luyện, chỉ ra rằng huấn luyện mở rộng độ bao phủ tia dọc theo các hướng có giá trị kỳ dị Jacobian thấp, giúp giải thích khả năng phân loại dữ liệu kiểm tra, mẫu đối kháng và mẫu OOD dựa trên hình học thay vì học vẹt.

Nghiên cứu chỉ ra rằng ngữ cảnh nhiệm vụ (task context) tái định hình vai trò và mức độ ảnh hưởng của các attention head dùng chung trong LLM, lấy cảm hứng từ góc nhìn mạng lưới tương tác thần kinh. Khảo sát trên 5 mô hình mã nguồn mở (1.5B–14B tham số, gồm Gemma-2-9B và Qwen3-14B) với các dữ kiện đồ thị (graph facts) cho thấy can thiệp kích hoạt sớm làm thay đổi dữ kiện được đọc dù prompt giữ nguyên, khiến cùng một attention head phản ứng khác biệt và đổi hướng ảnh hưởng lên các tầng sau. Sử dụng bản đồ phản hồi tuyến tính (linear response maps), phương pháp giúp giảm sai số MSE dự đoán phản ứng tầng sau tới 53.6% trên Gemma và 5.0% trên Qwen.

Kho lưu trữ học thuật mở arXiv đã bắt đầu áp dụng cơ chế giới hạn tần suất gửi bài (rate limiting) do hệ thống không còn theo kịp làn sóng bài nghiên cứu rác chất lượng thấp được tạo hàng loạt bởi AI (AI slop). Động thái này nhằm giảm tải cho đội ngũ kiểm duyệt và bảo vệ hạ tầng chia sẻ tri thức khoa học.

Nghiên cứu đề xuất quy trình phát hiện sự kiện và dị biệt môi trường biển (tràn dầu, tảo nở hoa, bùn cát) xử lý trực tiếp trên vệ tinh quan sát Trái Đất (on-board). Hệ thống sử dụng mạng nơ-ron tự giám sát (self-supervised) để nén ảnh đa phổ/siêu phổ vào không gian tiềm ẩn, kết hợp mô hình phát hiện bất thường nhẹ để xác định sai lệch so với trạng thái bình thường (so sánh với Isolation Forest, One-Class SVM, LOF). Giải pháp tối ưu cho phần cứng nhúng và bộ tăng tốc AI, giúp giảm tải băng thông truyền về mặt đất và rút ngắn thời gian cảnh báo, hiện đang được thử nghiệm trên các nhiệm vụ ESA Phisat-2 và IMAGIN-e (Microsoft/Thales Alenia Space).

Nhà toán học Terence Tao đăng tải bài viết phân tích cách AI đã và chưa làm thay đổi phương pháp nghiên cứu toán học của ông. Bài viết phản ánh góc nhìn thực tế từ một nhà khoa học hàng đầu về vai trò hỗ trợ của AI trong việc tăng năng suất, tra cứu và kiểm chứng, đồng thời chỉ ra những giới hạn mà AI hiện tại chưa thể thay thế tư duy sáng tạo và trực giác con người.

Nghiên cứu đề xuất khung học liên kết (Federated Learning) đầu tiên cho việc phân tích tự động chuyển động của trẻ sơ sinh và Đánh giá Chuyển động Chung (GMA) từ dữ liệu khung xương, giải quyết rào cản chia sẻ dữ liệu nhạy cảm giữa các bệnh viện. Nhóm tác giả giới thiệu chiến lược UA-FedAvg (Uncertainty-Aware Federated Averaging) sử dụng Monte Carlo Dropout để lượng hóa độ bất định dự đoán và điều chỉnh trọng số đóng góp của từng client. Kết quả thử nghiệm trên bài toán phân loại chuyển động vặn vẹo (fidgety movement) với 3 client cho thấy mô hình vượt trội so với huấn luyện cục bộ độc lập, tiệm cận hiệu năng của huấn luyện tập trung và vượt qua phương pháp FedAvg truyền thống.

Nghiên cứu học thuật được công bố trên ACM phân tích sự phổ biến và các phương thức thích ứng, triển khai mô hình AI mã nguồn mở của cộng đồng r/LocalLLaMA, làm rõ cách các nhà phát triển vận hành và tối ưu hóa mô hình cục bộ trong thực tế.

Nghiên cứu trên 16 mô hình ngôn ngữ (1B–8B tham số) chỉ ra rằng dù việc hoán vị thứ tự các quy tắc toán học tương đương không làm thay đổi đáp án đúng, các mô hình giải chính xác hơn lại duy trì các biểu diễn nội bộ phân biệt rõ nét hơn giữa các thứ tự quy tắc (đo bằng permutation SNR, tương quan Spearman tới 0.86). Kết quả chứng minh tính bất biến của câu trả lời không đồng nghĩa với tính bất biến của biểu diễn nội bộ trong suy luận toán học.

Nghiên cứu đề xuất 'canonical locks', một nguyên thủy hình học biểu diễn cấu trúc phân cấp bộ phận - toàn thể trong mạng nơ-ron bằng vector chiều cao ($d \ge 4$) và độ lệch pha tương đối. Kiến trúc sử dụng các trường nơ-ron bottom-up và top-down ràng buộc vị trí để đạt trạng thái cân bằng nhiệt, giải quyết hạn chế của việc ép phẳng thành chuỗi như trong NLP và cho thấy mối liên hệ toán học với hiện tượng xoay chuyển tâm trí (mental rotation).

Nghiên cứu đánh giá độ bền vững của sinh trắc học điện tâm đồ (ECG) trước biến thiên thời gian và áp lực vận động. Bằng cách sử dụng mạng Siamese ResNet với chiến lược hợp nhất đa đạo trình muộn (late multi-lead fusion) trên dữ liệu kiểm tra gắng sức tim phổi và các bộ benchmark công khai, nghiên cứu đạt tỷ lệ lỗi cân bằng (EER) 1,7% giữa trạng thái nghỉ và đỉnh vận động, cùng mức SOTA 3,9% trên tập CYBHi, chứng minh sự tồn tại của chữ ký tim mạch nội tại có khả năng kháng trôi dạt sinh lý.

Nghiên cứu chứng minh LinUCB không cần tập tin cậy hợp lệ để đạt sublinear regret nếu không gian hành động là M-smooth và m-strongly convex. Biến thể α-LinUCB dùng độ rộng tin cậy cố định α > 0 vẫn đảm bảo khả năng khám phá nhờ độ cong hình học của tập hành động. Tác giả cũng giới thiệu thế phổ giới hạn logarit mới và cải thiện chặn regret của LinUCB cổ điển theo bậc căn bậc hai của log T.

Nghiên cứu ứng dụng trí tuệ nhân tạo có thể giải thích (XAI), cụ thể là Hồi quy ký hiệu (Symbolic Regression), để dự đoán thời điểm đẻ của lợn nái dựa trên dữ liệu cảm biến gia tốc. Phương pháp gồm hai giai đoạn: nhận diện hành vi làm tổ qua mức độ hoạt động (thành công ở 166/180 cá thể) và dự đoán thời gian còn lại đến khi đẻ bằng công thức toán học tường minh. Hồi quy ký hiệu đạt sai số tuyệt đối trung bình (MAE) 9,28 giờ, vượt trội hơn các mô hình hộp đen như SVR và ANN cả về độ chính xác lẫn tính minh bạch, hỗ trợ tối ưu phúc lợi lợn nái và giảm thiểu nguy cơ đè chết lợn con.

Theo thông tin từ nghiên cứu được Washington Post ghi nhận, các nhà khoa học phát hiện tương tác với AI có khả năng khiến con người hình thành ký ức giả (nhớ lại các sự kiện chưa từng xảy ra). Đây là rủi ro nhận thức đáng chú ý khi AI có thể làm sai lệch quá trình tái cấu trúc trí nhớ của người dùng thông qua các thông tin giả định nhưng thuyết phục. Chi tiết phương pháp luận cụ thể chưa được phản ánh đầy đủ trong đoạn trích dữ liệu.

Nghiên cứu đề xuất áp dụng phương pháp học sai khác theo cặp (Pairwise Difference Learning - PDL) vào bài toán phân loại kết hợp kỹ thuật meta-learning, đồng thời giải quyết bài toán định lượng độ bất định. Thay vì học ánh xạ trực tiếp từ thực thể đến nhãn, PDL học hàm dự đoán sự khác biệt giữa hai thực thể và tính trung bình kết quả so sánh giữa mẫu truy vấn với toàn bộ tập huấn luyện. Nghiên cứu phân rã độ bất định thành thành phần ngẫu nhiên (aleatoric) và nhận thức (epistemic), được kiểm chứng qua thực nghiệm quy mô lớn về cả độ chính xác lẫn năng lực nhận biết độ bất định.

EyeRobot 2.0 là khung điều khiển robot thao tác hai tay tinh tế chỉ sử dụng một camera stereo có khả năng chủ động chuyển hướng nhìn (active gaze), loại bỏ hoàn toàn nhu cầu về camera gắn cổ tay. Lấy cảm hứng từ mắt người, hệ thống khóa tiêu điểm vào điểm cố định 3D (Active Visual Fixation), dồn tài nguyên visual token vào tâm ảnh và chuẩn hóa tọa độ tay kẹp theo hệ quy chiếu SE(3) tương đối. Thực nghiệm qua hơn 1.000 thử nghiệm thực tế và 1.800 mô phỏng chứng minh hệ thống vượt trội 40% so với stereo thụ động và duy trì hiệu quả cao (48% so với 22%) khi xảy ra che khuất tầm nhìn cổ tay.

LoGo là giải pháp hậu huấn luyện (post-training) mới dành cho các mô hình sinh video có điều khiển camera, kết hợp giữa phần thưởng toàn cục (global reward) và phần thưởng cục bộ (local reward). Cơ chế phân bổ tín hiệu thưởng chi tiết giúp LoGo khắc phục triệt để lỗi mất tính nhất quán 3D và biến dạng vật thể trên các video dài, đồng thời duy trì độ bám sát quỹ đạo camera. Nghiên cứu cũng công bố benchmark mới TrajectoryBench và chứng minh tính vượt trội trên 3 mô hình nền tảng cùng dữ liệu DL3DV.

Bài báo đề xuất khung phân tích chẩn đoán (diagnostic analogy framework) nhằm đánh giá tác động văn hóa và nhận thức luận của AI tạo sinh thay vì dựa vào các phép so sánh lịch sử thiếu chính xác (như máy in, điện). Khung phân tích phân rã công nghệ thành 3 tọa độ: vị trí nhận thức, logic quản trị và cơ chế kỹ thuật; từ đó tách bạch hệ quả cấu trúc tất yếu với hệ quả ngẫu nhiên có thể can thiệp bằng thể chế, đồng thời chỉ rõ sự dịch chuyển từ chỉ mục sang suy luận và từ thẩm quyền biên tập sang đồng thuận thống kê.

Anthropic đang xây dựng phòng thí nghiệm ướt (wet lab) chuyên dụng nhằm phục vụ nghiên cứu và phát hiện thuốc được dẫn dắt bởi AI. Động thái này đánh dấu bước mở rộng chiến lược của công ty từ AI tính toán thuần túy sang kiểm chứng sinh học thực nghiệm.

Nghiên cứu chỉ ra rằng việc 'quên' (unlearning) trong mô hình thị giác - ngôn ngữ (VLM) không chỉ phụ thuộc vào hàm mục tiêu (loss) mà còn phụ thuộc vào cách biểu diễn dữ liệu đầu vào. Tác giả đề xuất ModRoute, phương pháp định tuyến phương thức theo từng mẫu dựa trên gradient để chuyển đổi có chọn lọc các mẫu có áp lực thị giác cao thành văn bản thuần, giúp loại bỏ hiệu quả hành vi không an toàn mà vẫn bảo toàn năng lực thị giác của mô hình.