Ngày 4/6, Trung tâm dịch vụ dữ liệu và trí tuệ nhân tạo Viettel (Viettel AI) cho biết VT-Super-120B-A12B “do đội ngũ kỹ sư Việt trực tiếp huấn luyện, tinh chỉnh và tối ưu cho tiếng Việt”.
Mô hình được xây dựng trên kiến trúc mở Nvidia Nemotron 3 Super, với quy mô 120 tỷ tham số. Theo đại diện Trung tâm, nhờ khả năng xử lý ngữ cảnh dài của kiến trúc Nvidia Nemotron, VT-Super-120B-A12B có thể duy trì mạch thông tin xuyên suốt giữa nhiều tài liệu, quy trình và hội thoại phức tạp trong cùng một tác vụ.
Trong các mô hình ngôn ngữ lớn, “tham số” (parameter) để chỉ các giá trị mà mô hình học được trong quá trình huấn luyện nhằm nhận diện quy luật trong dữ liệu, từ đó đưa ra dự đoán hoặc phản hồi. Tham số càng cao tức quy mô của mô hình càng lớn, có khả năng biểu diễn những mối quan hệ phức tạp, nhưng đồng thời cũng đòi hỏi nhiều dữ liệu, năng lực tính toán và chi phí vận hành hơn. Mô hình của Việt Nam thường từ vài tỷ đến vài chục tỷ tham số, trong khi các mô hình tiên tiến nhất của OpenAI, Google có thể có hàng nghìn tỷ tham số.
Tuy nhiên, lượng tham số lớn không đồng nghĩa chất lượng luôn tốt hơn, bởi hiệu quả còn phụ thuộc vào dữ liệu huấn luyện, kiến trúc mô hình và cách tối ưu. Trong bảng xếp hạng đánh giá năng lực VLMU, một bản tinh chỉnh dựa trên VT-Super-120B-A12B hiện đạt điểm số trung bình 85,47, đứng thứ ba trong số các mô hình tại Việt Nam, trong đó mạnh nhất ở phần xếp hạng về STEM với hơn 89 điểm.
Viettel AI cho biết qua các bài kiểm tra, mô hình của họ đạt hiệu suất “trong nhóm dẫn đầu” về độ chính xác so với các mô hình cùng quy mô. “Đây là kết quả huấn luyện trên dữ liệu bản địa và tối ưu cho các bài toán nghiệp vụ trong nước”, đại diện Trung tâm nói.
Mô hình này được đánh giá đã tăng cường năng lực xử lý tiếng Việt mà không làm suy giảm hiệu năng tiếng Anh của mô hình gốc, đồng thời hạn chế hiện tượng quên kiến thức cũ, vấn đề thường gặp trong quá trình huấn luyện và tinh chỉnh. Theo nhà phát triển, việc này quan trọng với các bài toán đặc thù tại Việt Nam, nơi nhiều quy định và quy trình có thể thay đổi tùy theo loại hồ sơ, hoặc bối cảnh thực thi cụ thể.
Viettel AI cũng cho biết đang xây dựng quy trình huấn luyện LLM dựa trên các nguồn dữ liệu mang tính bản địa như dữ liệu hành chính, nghiệp vụ doanh nghiệp, hội thoại thực tế và hệ thống văn bản chuyên ngành tại Việt Nam. Quá trình này bao gồm nhiều giai đoạn, như tiếp tục tiền huấn luyện (continued pre-training) mở rộng năng lực ngôn ngữ và tri thức tiếng Việt trên kho dữ liệu quy mô lớn; tinh chỉnh có giám sát (supervised fine-tuning) nhằm cải thiện khả năng suy luận, sau đó là học tăng cường (reinforcement learning) để nâng cao độ chính xác trong phản hồi và khả năng xử lý nghiệp vụ.
“Làm chủ LLM tiếng Việt là bước đi cốt lõi để hình thành các giải pháp AI chủ quyền có khả năng đồng hành thực sự cùng các tổ chức, doanh nghiệp Việt Nam”, ông Nguyễn Mạnh Quý, Giám đốc Viettel AI, nhận định.
Bà Shilpa Kolhatkar, Giám đốc AI Nations của Nvidia, đánh giá việc phát triển mô hình ngôn ngữ lớn tiếng Việt sẽ góp phần phổ cập khả năng tiếp cận trí tuệ nhân tạo trên quy mô lớn tại Việt Nam, đồng thời chuyển hóa ngôn ngữ và dữ liệu bản địa thành những giá trị ứng dụng thực tiễn cho cơ quan chính phủ và doanh nghiệp.
Viettel AI cho biết đang phát triển nền tảng AI Agent cho người Việt với khả năng tự thực hiện chuỗi tác vụ trong cùng một không gian làm việc. Trong đó, Trợ lý AI Pháp luật là một trong những ứng dụng đầu tiên, được kỳ vọng sở hữu khả năng hỗ trợ phân tích hồ sơ, đối chiếu quy định, tổng hợp dữ liệu và đề xuất giải pháp xử lý theo bài toán cụ thể của người dùng, với chất lượng được nâng cao so với các phiên bản trước đây.
Trong kỷ nguyên của nhà thông minh và cuộc sống số, hệ thống mạng Wi-Fi được ví như 'dòng máu' duy trì hoạt động giải trí và công việc của cả gia đình. Gần như mọi ngôi nhà tại Việt Nam đều có một cục Wi-Fi hoạt động xuyên suốt tháng năm. Thế nhưng, có bao giờ bạn tự hỏi tại sao mạng nhà mình dạo này bỗng dưng yếu đi, sóng Wi-Fi hiển thị đầy vạch nhưng tải trang rất chậm, hoặc nhiều lúc router tự động ngắt kết nối rồi khởi động lại?
Nhiều người dùng thường đổ lỗi cho nhà mạng hoặc vội vã khởi động lại thiết bị. Thực tế dưới góc nhìn phần cứng, đây là những dấu hiệu cảnh báo rằng cục Wi-Fi đang quá nóng.
Khi một thiết bị mạng phải xử lý liên tục lượng dữ liệu khổng lồ, nó sẽ sinh ra một lượng nhiệt năng rất lớn. Nếu lượng nhiệt này không được giải phóng kịp thời, nó sẽ 'bóp nghẹt' hiệu năng của chip xử lý bên trong, làm giảm tuổi thọ linh kiện và tệ hơn là phá hỏng hoàn toàn thiết bị mạng.
Nhưng sự cần mẫn và mệt mỏi của cục Wi-Fi lại rất ít được người dùng để tâm. Khi rất nhiều gia đình Việt có thói quen cất router Wi-Fi vào sau kệ TV, đặt dưới góc bàn chật hẹp hoặc nhét vào các hộc tủ kín bưng, để không làm ảnh hưởng đến thẩm mỹ của phòng khách. Việc bịt kín không gian vô tình triệt tiêu toàn bộ cơ chế làm mát thụ động của thiết bị. Hầu hết router gia đình không có quạt gió, chúng chỉ có thể đẩy nhiệt ra ngoài qua các khe thoáng nhỏ trên vỏ nhựa. Khi đặt trong buồng kín, luồng khí nóng bị giữ lại, hun nóng bo mạch liên tục.
Tình hình càng tệ hơn nếu router được đặt ngay sát các thiết bị tỏa nhiệt lớn khác như thùng máy PC, máy chơi game console, smart TV hoặc đặt gần cửa sổ kính hứng trọn ánh nắng mặt trời. Ngoài ra, thói quen đặt cục Wi-Fi lên những bề mặt mềm như ghế sofa, tấm khăn trải hoặc chất chồng đồ đạc lên trên cũng làm bít kín các lỗ thoát khí, biến chiếc router thành một chiếc 'lò lửa' thực sự.
Để giải cứu cục Wi-Fi khỏi cơn khủng hoảng nhiệt độ và đưa mạng internet trở lại phong độ cao nhất, bạn cần thực hiện ngay các bước tinh chỉnh cơ khí và vị trí theo khuyến nghị từ các chuyên gia mạng:
Theo AFP, phương pháp này bao gồm phun các hạt như bạc iodide và muối vào mây từ máy bay để tạo mưa, thường nhằm thay đổi thời tiết hoặc giảm ô nhiễm không khí. Tuy nhiên, thành công phụ thuộc vào điều kiện khí quyển và sẽ không hiệu quả nếu thiếu mây. Các quan chức hy vọng sớm bắt đầu gieo mây dù chưa công bố thời gian chính xác.
Giải pháp mới được đưa ra tuần này sau khi quá trình gieo trồng ở "vựa lúa" phía bắc Malaysia bị chậm lại do hạn hán, gây lo ngại về nguồn cung. "Năm nay chịu ảnh hưởng từ thời tiết khô hạn kéo dài, lượng mưa thấp và mực nước tại các đập giảm", Mohamad Sabu, Bộ trưởng Nông nghiệp và An ninh Lương thực Malaysia, cho biết.
Nông dân đã bỏ lỡ hai trong ba giai đoạn gieo trồng thông thường của phương pháp gieo sạ ướt (lấy hạt lúa giống đã được ngâm ủ nảy mầm gieo trực tiếp xuống ruộng ướt) với lúa gạo, vốn đòi hỏi ruộng phải ngập nước. Gieo sạ khô là phương pháp thay thế với thời hạn kéo dài đến tháng 6, nhưng nông dân cho rằng kỹ thuật này cho năng suất thấp hơn, những trận mưa rải rác cũng khiến việc áp dụng trở nên bất khả thi ở một số cánh đồng.
Dù hơn 50% diện tích ruộng lúa trong khu vực đã được chuẩn bị, chỉ một phần nhỏ được gieo trồng vì nông dân đang chờ mưa. Bộ trưởng Mohamad khẳng định việc trồng trọt không bị hủy bỏ nhưng các điều chỉnh tạm thời đang được triển khai.
Lúa gạo là cây lương thực chủ lực tại Malaysia. Quốc gia này tiêu thụ khoảng 2,5 triệu tấn gạo mỗi năm, một nửa được sản xuất trong nước. Phần lớn nguồn cung đến từ miền bắc bán đảo Malaysia, trong đó bang Kedah là vùng sản xuất lớn nhất. Bộ trưởng Mohamad cho biết, nơi này "có tầm quan trọng chiến lược với an ninh lương thực của Malaysia". Ông cũng đánh giá, nông dân trồng lúa Malaysia từng chống chọi với hạn hán hoặc lượng mưa thất thường trước đây, nhưng thách thức năm nay "nghiêm trọng hơn".
Cuộc khủng hoảng diễn ra trong bối cảnh châu Á đang chuẩn bị cho khả năng El Nino tái xuất, mang đến những thay đổi về gió, áp suất không khí và lượng mưa. Theo các nhà dự báo thời tiết, hiện tượng này có thể hình thành sớm nhất vào tháng 5-7 và những quan sát ban đầu cho thấy nó đặc biệt mạnh. Châu Á thường xuyên chịu ảnh hưởng nặng nề từ El Nino với một số nơi trải qua nắng nóng và hạn hán, số khác lại hứng chịu mưa lớn.
Việc bay đến Sao Hỏa, hành tinh cách Trái Đất trung bình 225 triệu km, thường mất khoảng 7-10 tháng. Vì hai hành tinh đạt vị trí gần nhau nhất (thẳng hàng và nằm cùng phía so với Mặt Trời) khoảng 26 tháng một lần nên khi trở về, tàu vũ trụ cũng phải đợi đến thời điểm thích hợp. Điều này khiến tổng thời gian cho chuyến khứ hồi Trái Đất - Sao Hỏa lên đến gần ba năm.
Tuy nhiên, theo nghiên cứu mới trên tạp chí Acta Astronautica, ước tính quỹ đạo ban đầu của các tiểu hành tinh gần Trái Đất có thể chứa thông tin hình học quý giá giúp thiết kế tuyến đường liên hành tinh nhanh hơn. Tác giả nghiên cứu Marcelo de Oliveira Souza, nhà vũ trụ học tại Đại học Bang Bắc Rio de Janeiro (Brazil), nảy ra ý tưởng này vào năm 2015, trong lúc nghiên cứu các tiểu hành tinh gần Trái Đất.
"Đây là một bất ngờ, tôi không hề tìm kiếm nó", Souza chia sẻ với Live Science.
Tiểu hành tinh 2001 CA21 thu hút sự chú ý của ông vì tính toán ban đầu cho thấy nó đi theo lộ trình hiếm gặp, cắt qua vùng quỹ đạo của cả Trái Đất lẫn Sao Hỏa. Souza cho biết, dù các phép đo sau này đã tinh chỉnh đường bay thực sự của 2001 CA21, đường bay ban đầu trong lần Trái Đất - Sao Hỏa thẳng hàng tháng 10/2020 đã gợi ý về khả năng có những tuyến đường "cực ngắn" giữa hai hành tinh.
Theo Mashable, Souza đã dùng quỹ đạo lệch ban đầu này làm khuôn mẫu để thiết kế những lộ trình thực tế đến Sao Hỏa. Tính toán của ông cho thấy hành trình siêu nhanh, khoảng 34 ngày từ Trái Đất đến Sao Hỏa, khả thi về mặt hình học nếu tàu vũ trụ bay theo đường tương tự mặt phẳng quỹ đạo ban đầu của 2001 CA21. Tuy nhiên, đường bay này đòi hỏi tốc độ cất cánh khoảng 32,5 km/giây, vượt xa khả năng của tên lửa hiện nay, và tàu sẽ đến Sao Hỏa với tốc độ 108.000 km/h - quá nhanh để các hệ thống hạ cánh hiện nay có thể xử lý an toàn.
Souza tiếp tục nghiên cứu những lần Trái Đất - Sao Hỏa thẳng hàng vào năm 2027, 2029, 2031 và nhận thấy, chỉ lần thẳng hàng năm 2031 mới khả thi với công nghệ tương lai gần. Trong khung thời gian này, chuyến khứ hồi có thể hoàn thành chỉ trong 153 ngày. Cụ thể, tàu vũ trụ sẽ khởi hành ngày 20/4/2031 với tốc độ khoảng 27 km/giây, đến Sao Hỏa sau 33 ngày và hoạt động trên bề mặt hành tinh khoảng 30 ngày, rời đi ngày 22/6 và về Trái Đất vào 20/9.
Souza cũng tìm ra phương án tiết kiệm năng lượng hơn, yêu cầu phóng với tốc độ khoảng 16,5 km/giây cho hành trình kéo dài khoảng 226 ngày, vẫn nhanh hơn đáng kể so với các nhiệm vụ hiện nay.
Ý tưởng này vẫn chủ yếu mang tính lý thuyết và khả năng hiện thực hóa phụ thuộc rất nhiều vào những chi tiết của nhiệm vụ như thiết kế tàu, tải trọng, khả năng đẩy. Tuy nhiên, nó vẫn hữu ích vì có thể giúp thu hẹp phạm vi tìm kiếm những lộ trình khả thi. Vận tốc yêu cầu cũng không chênh nhiều với vận tốc mà tàu thăm dò New Horizons của NASA đạt được khi phóng năm 2006, hướng đến Sao Diêm Vương. New Horizons đang giữ kỷ lục vật thể nhân tạo nhanh nhất phóng từ Trái Đất với vận tốc 16,26 km/giây.
Souza nhận định, những lộ trình đòi hỏi tốc độ cao như vậy có thể nằm trong tầm với của tên lửa thế hệ mới như Starship (SpaceX) hoặc New Glenn (Blue Origin).
