Biến một câu mô tả lĩnh vực nghiên cứu thành bản đồ tài liệu gồm chủ đề, xu hướng và khoảng trống. Một agent trả lời câu hỏi về lĩnh vực và chỉ trích dẫn những bài báo nó thực sự truy xuất được.
Trợ lý tuân thủ thuế cho người bán hàng online tại Việt Nam: trả lời câu hỏi pháp luật kèm trích dẫn cho mọi nhận định, và đối chiếu doanh thu với số đã kê khai. Khải dẫn dắt nhóm bốn người xây dựng.
Đặt lịch, khảo sát thể trạng và trợ lý chat cho một cơ sở chăm sóc đau bụng kinh theo Y học Cổ truyền. AI chỉ được hoạt động trong phạm vi nội dung đã được chuyên gia duyệt.
Một khoá học được xây dựng như phần mềm: pipeline Python tự sinh học liệu rồi chạy thử để kiểm tra, còn nền tảng Next.js chạy code của người học ngay trên trình duyệt hoặc trên một nhóm GPU từ xa.
Hệ thống thị giác máy tính tách làm hai phần qua mạng: client giữ trạng thái lo phần camera và dashboard, còn một service FastAPI không trạng thái chạy YOLOv8 trên GPU.
Bộ ngữ liệu 12,5 triệu cặp câu cho bài toán khôi phục dấu tiếng Việt, cùng bốn kiến trúc seq2seq viết từ đầu bằng PyTorch để dịch văn bản không dấu trở lại tiếng Việt đúng chính tả.
Nghiên cứu hệ thống về tối ưu suy luận trên GPU cho ResNet50 và DistilBERT — FP16, lượng tử hoá INT8, TorchScript, torch.compile và ONNX — đo đạc thay vì phỏng đoán.
Mô hình YOLOv5 fine-tune kết hợp OCR, đóng gói trong dịch vụ FastAPI và giao diện React để người dân tự tra cứu vi phạm giao thông. Chạy ở ~12 FPS.
Hệ thống giao dịch định lượng viết từ đầu bằng PyTorch — Transformer phân loại tín hiệu MUA/BÁN/GIỮ từ chỉ báo kỹ thuật và Time2Vec trên 3,4 triệu mẫu huấn luyện.
Phát hiện gian lận trên bộ dữ liệu chỉ có 0,172% mẫu dương — nơi accuracy là chỉ số vô dụng và toàn bộ bài toán nằm ở chiến lược tái lấy mẫu cùng đánh đổi recall/precision.
Phân loại cảm xúc trên Sentiment140 bằng Naive Bayes và SVM, chạy song song trên Apache Hadoop và Apache Spark để đo xem engine thực thi thật sự khiến bạn trả giá bao nhiêu.
Cài đặt lại YOLOv1 từ con số không bằng PyTorch — dataset riêng, hàm mất mát riêng — rồi bổ sung CBAM để đo xem attention đóng góp gì cho một detector một giai đoạn.
