[TECH NEWS] ĐỊNH HÌNH KỶ NGUYÊN MỚI BẰNG CÔNG NGHỆ SỐ

Thế giới công nghệ đang chuyển mình nhanh chưa từng thấy, khi trí tuệ nhân tạo không chỉ là xu hướng mà đã trở thành hạt nhân thúc đẩy mọi chuyển động số. Từ phần mềm tự động hóa, nhà máy thông minh cho đến các trải nghiệm kỹ thuật số cá nhân hoá, AI đang kiến tạo một tương lai nơi tốc độ, sáng tạo và hiệu quả là chuẩn mực mới. Cùng VTI Techblog “bắt sóng” những xu hướng nổi bật và công nghệ đột phá đang tái định hình thế giới số từng ngày!

1. Google Gemma 3n: AI đa phương tiện siêu nhẹ chạy mượt trên thiết bị với chỉ 2 GB RAM
Google vừa ra mắt chính thức bộ mô hình AI nhẹ Gemma 3n – được thiết kế để chạy trực tiếp trên thiết bị cạnh (điện thoại, máy tính bảng, laptop…) với khả năng xử lý đa phương tiện (hình ảnh, âm thanh, video, văn bản) mà không cần kết nối cloud. Có hai phiên bản nhẹ (E2B/E4B), mặc dù lần lượt sở hữu 5 và 8 tỷ tham số thô, nhưng nhờ kiến trúc tối ưu chỉ tiêu tốn khoảng 2 GB và 3 GB bộ nhớ, tương đương với model 2B/4B truyền thống. Mẫu lớn hơn E4B là mô hình dưới 10 tỷ tham số đầu tiên đạt trên 1300 điểm LMArena, vượt trội về hiệu năng. Các cải tiến như MatFormer, MLP theo lớp (PLE), encoder âm thanh và MobileNet‑V5 giúp tăng tốc độ, tiết kiệm bộ nhớ và hỗ trợ tốt 140 ngôn ngữ văn bản, 35 ngôn ngữ đa phương tiện. Mô hình đã có thể tải về qua Hugging Face, Kaggle hoặc thử trực tiếp trên Google AI Studio từ ngày 26 Tháng 6 2025.

2. Microsoft đưa Deep Research của OpenAI vào Azure AI để tự động hóa nghiên cứu chuyên sâu
Microsoft vừa tích hợp tính năng Deep Research do OpenAI phát triển vào Azure AI Foundry Agents, cho phép các doanh nghiệp tự động hóa quá trình nghiên cứu chuyên sâu ngay trong hệ sinh thái Azure. Tính năng này sử dụng GPT-4o/4.1 để hiểu yêu cầu, tìm kiếm thông tin mới qua Bing, và tổng hợp kết quả thành báo cáo có trích nguồn rõ ràng. Các nhà phát triển có thể triển khai agents tùy chỉnh thông qua API, SDK và tích hợp với các dịch vụ như Azure Functions. Giải pháp hiện đang ở giai đoạn dùng thử công khai (public preview) và mở ra cơ hội ứng dụng rộng rãi trong các lĩnh vực như tài chính, y tế và chuỗi cung ứng.

3. Deutsche Telekom xây dựng nền tảng LMOS – đòn bẩy AI agent quy mô doanh nghiệp
Deutsche Telekom đã phát triển LMOS (Language Models Operating System), một nền tảng mã nguồn mở như “Heroku cho AI agent”, giúp tạo, triển khai và scale hàng loạt AI agent trong môi trường doanh nghiệp. Với LMOS, kỹ sư không cần lo các vấn đề phức tạp như classifier, giám sát hay scale – tất cả đều được xử lý sẵn. Nền tảng này đang được dùng để triển khai Frag Magenta OneBOT, hỗ trợ hàng triệu cuộc trò chuyện trên nhiều quốc gia châu Âu, và thời gian phát triển mỗi agent đã giảm từ 15 ngày chỉ còn dưới 1 ngày. LMOS sử dụng Semantic Routing để định tuyến câu hỏi người dùng hiệu quả, kết hợp với Arc, Wurzel, Qdrant, đảm bảo hiệu quả, rõ ràng và dễ kiểm soát. Vì hướng đến quy mô lớn, LMOS được thiết kế để chạy đa tenancy, đa nền tảng, và đã được đóng góp cho Eclipse Foundation để phát triển cộng đồng rộng hơn.

4. Bạn có thể dùng AI, nhưng bạn có thực sự hiểu nó?
Trí tuệ nhân tạo ngày càng dễ tiếp cận và trở thành “hàng hóa” chung – ai cũng có thể dùng GPT, API hay công cụ AI – thì điều tạo ra khác biệt thực sự lại là khả năng hiểu sâu và tư duy phản biện. Việc thành công với AI không chỉ dựa vào công cụ mạnh mà còn phụ thuộc vào việc con người có đủ kiến thức chuyên môn để đánh giá đầu ra, phát hiện thông tin sai lệch (hallucination), và sử dụng AI đúng mục tiêu. Hiểu cách AI vận hành, đặt đúng câu hỏi, và kết nối kết quả với bối cảnh thực tế chính là “siêu năng lực” mà cá nhân hay tổ chức cần trang bị nếu muốn thực sự khai thác được tiềm năng của công nghệ này.

5. Siêu năng lực trừu tượng hóa: “Khi AI viết code, con người dẫn dắt”
khả năng trừu tượng hóa là siêu năng lực thực thụ của kỹ sư phần mềm - không chỉ là viết code, mà là khả năng liên kết ý định, mục tiêu và kiến trúc tổng thể trong hệ thống phức tạp. Thực tế, AI đã trở nên xuất sắc trong việc tạo ra mã từ ngôn ngữ tự nhiên, nhưng chỉ con người mới hiểu sâu sắc mục tiêu và ngữ cảnh để đảm bảo chất lượng, tính hiểu được và khả năng bảo trì của phần mềm . Hai yếu tố quan trọng: trí tuệ (intelligence) giúp chia nhỏ vấn đề, còn sự hiểu biết (wisdom) giúp tích hợp, nâng cao giá trị tổng thể. AI sẽ là công cụ đắc lực, nhưng chính con người mới là người dẫn dắt, mang lại luồng suy nghĩ rõ ràng và định hướng chiến lược - điều mà máy móc không thể thay thế.
Chuyên mục Tech News - thứ 5 hàng tuần trên VBS
(Nguồn sưu tầm)