Công bố nghiên cứu tại các hội nghị lớn
Hoàng cho biết đã tham gia viết và công bố một số bài báo về mô hình chủ đề thần kinh (Neural Topic Models), một nhánh nghiên cứu trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Những bài báo này đã được chấp nhận tại các hội nghị học thuật danh tiếng như ACL, EMNLP và NAACL, nơi quy tụ những công trình nghiên cứu đột phá trong lĩnh vực ngôn ngữ và AI.
Ngoài ra, Hoàng còn có hai bài nghiên cứu đang trong quá trình phản biện tại NeurIPS và AAAI, hai hội nghị hàng đầu thế giới về học máy và trí tuệ nhân tạo. "Điều mình tâm đắc nhất là mỗi công trình đều mở ra một góc nhìn mới về cách kết hợp các phương pháp trí tuệ nhân tạo, đồng thời giúp rèn luyện tư duy nghiên cứu và kỹ năng viết học thuật", Hoàng chia sẻ.
Dù đang là sinh viên nhưng Hoàng đã hai bài nghiên cứu đang trong quá trình phản biện tại NeurIPS và AAAI,
ẢNH: NVCC
Một trong những đề tài Hoàng đặc biệt tâm huyết là nghiên cứu về Knowledge Distillation, phương pháp "chưng cất tri thức" để thu gọn các mô hình ngôn ngữ lớn (Large Language Models – LLMs) mà không làm giảm hiệu suất đáng kể.
"Phương pháp này giúp các mô hình hoạt động hiệu quả hơn trên thiết bị có hạ tầng tính toán hạn chế, như điện thoại hay thiết bị nhúng, từ đó mở ra cơ hội ứng dụng LLM vào thực tế một cách rộng rãi và tiết kiệm chi phí", Hoàng giải thích.
Ngay từ năm hai, Hoàng đã tham gia phòng thí nghiệm khoa học dữ liệu (Data Science Lab) tại trường. Đây là nơi giúp nam sinh tiếp cận sớm với nghiên cứu, được hướng dẫn bài bản và làm việc cùng các thầy cô, anh chị có kinh nghiệm chuyên sâu trong lĩnh vực AI.
Không chỉ học thuật, Hoàng còn tham gia thực tập tại ZenAI, một công ty công nghệ ứng dụng AI trong doanh nghiệp. "Qua đó, mình thấy rõ sự khác biệt giữa nghiên cứu hàn lâm và bài toán thực tế. Điều này giúp mình định hướng rõ hơn con đường phát triển nghiên cứu nhưng luôn gắn liền với ứng dụng", Hoàng nói.
Vừa học, vừa nghiên cứu, vừa hoạt động ngoại khóa
Dù tập trung cao độ cho học thuật, Hoàng vẫn cân bằng tốt thời gian để tham gia các hoạt động ngoại khóa. Nam sinh từng đạt danh hiệu Sinh viên 5 tốt cấp thành phố (TP.Hà Nội) năm 2023, nhờ vào thành tích học tập, rèn luyện thể chất, đạo đức, tình nguyện và hội nhập.
Hoàng nhận được danh hiệu Sinh viên 5 tốt cấp thành phố năm 2023
ẢNH: NVCC
"Mình không cố gắng làm mọi thứ cùng lúc mà phân bổ thời gian theo từng giai đoạn. Khi học thì tập trung hết mức, còn khi tham gia hoạt động ngoại khóa thì xem đó là dịp rèn luyện kỹ năng mềm và kết nối với mọi người", Hoàng chia sẻ.
Hoàng cho rằng, kỹ năng quan trọng nhất giúp đạt được những thành tích hiện tại là tự học: "Tự học không chỉ là đọc thêm tài liệu, mà còn là biết đặt câu hỏi, tìm cách tiếp cận khác nhau và kiên trì thử nghiệm đến khi hiểu sâu vấn đề. Điều đó giúp mình luôn giữ được đam mê với nghiên cứu, kể cả khi gặp khó khăn".
Một trong những trở ngại lớn với Hoàng là việc cân bằng giữa học trên lớp và nghiên cứu, cả hai đều đòi hỏi nhiều thời gian, sự tập trung. Thêm vào đó, quá trình thử nghiệm mô hình AI thường không đem lại kết quả ngay, nên phải kiên nhẫn tinh chỉnh và cải tiến liên tục.
Sau khi tốt nghiệp, Hoàng dự định làm việc trong ngành công nghiệp công nghệ để tích lũy thêm kinh nghiệm thực tế. Song song, nam sinh vẫn mong muốn theo đuổi nghiên cứu lâu dài, nhằm tạo ra các đóng góp có chiều sâu trong lĩnh vực AI.
Tiến sĩ Ngô Văn Linh, giảng viên Trường Công nghệ thông tin và Truyền thông, ĐH Bách khoa Hà Nội, nhận xét: "Hoàng là một sinh viên luôn chủ động trong nghiên cứu, làm việc nghiêm túc, trách nhiệm và không vội vàng. Em thường dành nhiều thời gian ngoài giờ học để tìm hiểu sâu hơn về vấn đề".
Tiến sĩ Linh nói thêm: "Tôi vẫn nhớ có lần trong dịp tết, khi hầu hết sinh viên đều nghỉ ngơi, Hoàng vẫn liên hệ với tôi để xin thêm tài liệu và trao đổi hướng nghiên cứu cho kịp tiến độ. Sự chủ động và tinh thần cầu tiến đó khiến tôi rất ấn tượng. Tôi đánh giá em có khả năng tự học tốt và nếu giữ được sự bền bỉ này thì chắc chắn sẽ còn tiến xa hơn".
