DMS AI Lab · Báo cáo Kỹ thuật Số 001
Nghiên cứu để triển khai.
Không phải nghiên cứu để xuất bản.
01 Bài toán
Hầu hết nghiên cứu AI không bao giờ rời khỏi phòng lab
Bài báo xuất bản xong là hết. Code không ai đụng đến. Khoảng cách từ một bài báo hội nghị đến một hệ thống chạy thật được tính bằng năm, không phải tuần.
02 Cách tiếp cận
Nghiên cứu ứng dụng, nhắm thẳng production
Chúng tôi huấn luyện LLM, xây dựng agent, triển khai RAG pipeline. Mọi câu hỏi nghiên cứu đều bắt nguồn từ dự án thực tế của khách hàng.
03 Đầu ra
Code chạy được, không phải trích dẫn
Nguyên mẫu nghiên cứu, công cụ mã nguồn mở và bài phân tích chuyên sâu. Tất cả theo giấy phép Apache 2.0, có thể tái lập, có thể chạy thật.
04 Hợp tác
Đồng hành cùng chúng tôi
Chúng tôi làm việc với startup, doanh nghiệp và nhà nghiên cứu. Demo hàng tuần. Code sạch. Toàn quyền sở hữu trí tuệ.
DMS AI Lab trung tâm nghiên cứu AI trực thuộc DMS Lab · Thành lập 2020 · 6 lĩnh vực nghiên cứu đang hoạt động
Lĩnh vực Nghiên cứu
Sáu câu hỏi chúng tôi đang giải
Mỗi câu hỏi bên dưới đều bắt nguồn từ dự án thực tế. Nhưng đừng nhầm: thứ dẫn lối chúng tôi không phải yêu cầu khách hàng. Mà là sự tò mò. Những nguyên mẫu nghiên cứu hay nhất bắt đầu từ câu hỏi "nếu thế này thì sao" vào một chiều thứ Sáu.
Huấn luyện LLM
Làm sao huấn luyện và tinh chỉnh mô hình ngôn ngữ lớn cho bài toán thực tế?
Dùng API có sẵn thì nhanh, nhưng không kiểm soát được chất lượng. Chúng tôi huấn luyện và tinh chỉnh mô hình mở như Llama, Mistral, Qwen bằng LoRA và QLoRA trên hạ tầng GPU riêng. Từ chuẩn bị dữ liệu, chọn chiến lược fine-tune, đến nén và tối ưu tốc độ suy luận: mỗi bước đều được đo lường và ghi nhận. Kết quả là mô hình chạy nhanh hơn, chi phí thấp hơn và kiểm soát được hành vi đầu ra.
Tác tử LLM
Tác tử AI có thể suy luận, lập kế hoạch và hành động đáng tin cậy trong production không?
Kiến trúc tác tử đa bước thất bại âm thầm nhiều hơn là thành công. Chúng tôi xây dựng tác tử với công cụ, bộ nhớ và khả năng ra quyết định, rồi stress-test trên luồng công việc doanh nghiệp thực tế, nơi thất bại tốn tiền chứ không phải điểm benchmark.
Hệ thống RAG
Làm sao xây dựng RAG hoạt động thực sự ở quy mô lớn?
Khoảng cách giữa demo RAG và hệ thống RAG production tương đương sáu tháng làm kỹ thuật. Chúng tôi thu hẹp khoảng cách đó: tối ưu tìm kiếm vector, chiến lược truy xuất kết hợp, phân mảnh ở quy mô lớn và pipeline embedding không gãy ở 10 triệu tài liệu trở lên.
Tự động hóa luồng AI
Cần gì để điều phối pipeline AI đa mô hình, đa bước?
Gọi ba API thì dễ. Dựng pipeline với rẽ nhánh có điều kiện, cơ chế dự phòng có con người giám sát và xử lý lỗi không gián đoạn trên năm mô hình: đó mới là kỹ thuật. Chúng tôi thiết kế luồng xử lý được tình huống bất thường, không chỉ kịch bản lý tưởng.
Đánh giá mô hình
Làm sao benchmark và stress-test hệ thống AI một cách trung thực?
Bảng xếp hạng không đo được thứ gì có ý nghĩa trong production. Chúng tôi xây dựng khung đánh giá tùy chỉnh để kiểm tra suy thoái, độ bền trước tấn công đối kháng và hiệu năng thực tế. Không đo được thì không triển khai nổi. Chúng tôi đặc biệt coi trọng khâu đo lường.
Bảo mật và Phòng thủ AI
Làm sao bảo vệ hệ thống AI và dùng AI để phòng thủ hệ thống?
Hai mặt của cùng một vấn đề. Mặt thứ nhất: bảo vệ mô hình AI khỏi chèn lệnh độc hại, tấn công đối kháng và rò rỉ dữ liệu, thông qua lọc đầu vào, xác thực đầu ra và cô lập đặc quyền. Mặt thứ hai: dùng chính AI để phát hiện bất thường, tự động hóa phản ứng và dựng lá chắn phòng thủ cho hệ thống. Chúng tôi nghiên cứu cả hai hướng, từ kiến trúc đến triển khai.
Thành quả
Từ lab ra production
Uy tín nghiên cứu không nằm ở số trích dẫn. Nó nằm ở code chạy được mà kỹ sư khác có thể tải về, kiểm thử và xây dựng tiếp. Đây là những gì chúng tôi tạo ra.
Nguyên mẫu nghiên cứu
Bản dựng hoàn chỉnh của kiến trúc AI mới: hệ thống tác tử, pipeline RAG, bộ đánh giá. Không phải slide. Code chạy được, bạn có thể tải về, kiểm thử trên dữ liệu của mình và tích hợp vào hệ thống hiện tại.
Công cụ mã nguồn mở
Benchmark, khung đánh giá và thư viện tiện ích. Tất cả đều theo giấy phép Apache 2.0, có tài liệu đầy đủ và được duy trì thường xuyên. Chúng tôi mở mã nguồn những gì học được vì công cụ dùng chung càng dùng càng có giá trị. Công cụ tốt hơn nâng tầm cả hệ sinh thái.
Tích hợp DMSLab.ai
Kết quả nghiên cứu từ lab đi thẳng vào API production, nền tảng tác tử và engine tự động hóa của DMSLab.ai. Nghiên cứu xác thực thứ Hai có thể đến tay khách hàng thứ Sáu. Vòng phản hồi đó là lợi thế cạnh tranh.
Phân tích kỹ thuật chuyên sâu
Ghi chép thử nghiệm, quyết định kiến trúc và tài liệu phương pháp, kèm code tái lập và dữ liệu thô. Chúng tôi ghi lại cái gì hiệu quả, cái gì thất bại và cái gì gây bất ngờ. Không chọn lọc kết quả. Không kết quả một chiều.
Hợp tác với chúng tôi
Bài toán AI khó cần đối tác kỹ thuật
Chúng tôi làm việc cùng startup, enterprise và nhà nghiên cứu. Bạn đang build agent? Đánh giá model? Triển khai RAG production? Bảo mật hệ thống AI? Bạn cần đối tác nghiên cứu ra code, không ra slide. Hãy trao đổi với chúng tôi.
Bắt đầu đối thoại