Hệ thống tri thức trí tuệ nhân tạo · Việt Nam
Trí tuệ nhân tạo,
kể bằng tiếng Việt.
Một cổng tri thức tuyển chọn về AGI, sự phát triển của AI, điện toán lượng tử và hệ sinh thái trí tuệ nhân tạo của quê hương — chính xác, có trích dẫn, tách bạch tiến bộ thật khỏi cường điệu.
Nền tảng
Khoa học cốt lõi của trí tuệ máy
AGI
Trí tuệ tổng quát
Định nghĩa, lộ trình kỹ thuật, kiến trúc agentic, bộ nhớ và khả năng tự cải thiện trên hành trình tới trí tuệ nhân tạo tổng quát.
5 bài →Phát triển AI
Cách AI được tạo ra
Kiến trúc agent, hệ bộ nhớ, công cụ tự động hoá, alignment và quy trình xây dựng sản phẩm AI thực tế.
5 bài →Lượng tử
Điện toán lượng tử
Nền tảng qubit, các nền tảng phần cứng, thuật toán, hiện trạng 2026 và giao điểm thật–ảo giữa lượng tử và AI.
5 bài →Việt Nam
Trí tuệ nhân tạo cho quê hương
AI Việt Nam
Hệ sinh thái trong nước
Doanh nghiệp, viện nghiên cứu, chính sách quốc gia, mô hình ngôn ngữ tiếng Việt và chủ quyền số.
2 bài →Ứng dụng
AI trong đời sống
AI trong y tế, nông nghiệp, giáo dục và hành chính công — cơ hội, ví dụ thực tế và rủi ro.
2 bài →Dữ liệu & Hạ tầng
Nền móng vận hành
Hạ tầng tính toán, trung tâm dữ liệu, dữ liệu tiếng Việt và chủ quyền mô hình quốc gia.
2 bài →Định hướng
Tầm nhìn, đạo đức và quản trị
Mới cập nhật
Kiến trúc Agentic: ReAct, Reflexion, Hoạch định và Điều phối Đa-agent
Một chuyến khảo sát thực tế về các mẫu hình suy luận đứng sau các AI agent tự chủ, từ ReAct và Reflexion đến hoạch định, self-consistency, và những đánh đổi của việc điều phối đa-agent.
◈ AGIXây dựng một Agent Tự chủ kiểu AGI: Tổng quan Thực tế
Một cái nhìn tổng quan thực tế, từ đầu đến cuối về cách một agent tự chủ kiểu AGI thực sự được xây dựng, bao gồm vòng lặp điều khiển, định tuyến mô hình, công cụ, bộ nhớ, rào chắn an toàn, và đánh giá.
◈ AGIFrontier Models năm 2026: Bức tranh toàn cảnh và Lộ trình Năng lực
Một cái nhìn tổng quan về bức tranh frontier model năm 2026, những năng lực chúng đã mở khóa, những trần chúng vẫn đụng phải, và lộ trình thực tế từ đây hướng tới trí tuệ tổng quát hơn.
◈ AGIBộ nhớ và Tự cải thiện trong các AI Agent
Cách các agent tự chủ ghi nhớ và trở nên tốt hơn theo thời gian mà không cần huấn luyện lại, bao gồm mô hình bộ nhớ bốn tầng, Reflexion, thư viện kỹ năng kiểu Voyager, và tối ưu prompt bằng GEPA.