Học qua làm thật
Một trong những bí quyết để có những công trình nghiên cứu khoa học ứng dụng vào thực tiễn của Minh Anh là không dừng lại ở việc học lý thuyết mà luôn chọn cách “học qua làm thật”. Yêu thích lập trình từ những năm học phổ thông, ngay từ năm thứ hai đại học, Minh Anh đã chủ động tham gia các dự án nghiên cứu, ứng dụng thực tế về AI, chatbot, chuyển đổi số, hướng đến việc dùng công nghệ tạo giá trị tích cực cho cộng đồng.
Đang là sinh viên năm thứ 3 đại học nhưng Minh Anh đã có công việc tại một doanh nghiệp lớn, với vị trí Junior AI Engineer (kỹ sư AI có 2 - 3 năm kinh nghiệm), trực tiếp tham gia phát triển các hệ thống nhận diện hình ảnh, xử lý ngôn ngữ và tự động hóa quy trình. Với Minh Anh, đó là cách “đưa những gì nghiên cứu trong phòng thí nghiệm ra đời sống”, để khoa học không chỉ nằm trong các bài báo mà hiện diện trong từng sản phẩm phục vụ con người. “Tôi tin rằng, AI không chỉ là công nghệ, mà là công cụ để con người sống tốt hơn, hiểu nhau và phát triển bền vững hơn”, Minh Anh nói.
Minh Anh là 1 trong 20 nữ sinh xuất sắc đoạt Giải thưởng “Nữ sinh Khoa học công nghệ Việt Nam” năm 2025 do T.Ư Đoàn trao tặng. Ở tuổi 21, Minh Anh đã sở hữu bảng thành tích ấn tượng với hàng loạt giải thưởng học thuật quốc tế: The Best Research tại Diễn đàn Khoa học Sinh viên Quốc tế lần thứ 8 (ISSF 2024); giải Nhất UIT Data Science Challenge 2023; giải Nhì AI Hackathon 2025 và HackHCMC 2024; top 30 Global Hack 2024. Không chỉ dừng lại ở các cuộc thi, Minh Anh còn là tác giả và đồng tác giả của nhiều công trình nghiên cứu quốc tế và trong nước về AI, chatbot, mô hình RAG ứng dụng cho tiếng Việt.
Một trong những công trình tiêu biểu nhất của Minh Anh là bài báo khoa học “VCED: Fine-Tuning a Two-Stage RAG Architecture for High-Fidelity Cosmetics Consultation in Vietnamese” (VCED: Tinh chỉnh kiến trúc RAG hai giai đoạn để tư vấn mỹ phẩm có độ chính xác cao bằng tiếng Việt), được chấp nhận tại Hội nghị Quốc tế FETC 2025. Đây là một dự án thú vị của Minh Anh và nhóm cộng sự nhằm xây dựng chatbot tư vấn mỹ phẩm tiếng Việt dựa trên kiến trúc RAG hai giai đoạn (Retrieval-Augmented Generation) - mô hình giúp chatbot vừa truy xuất kiến thức từ dữ liệu thật, vừa hiểu ngữ cảnh người dùng để phản hồi tự nhiên như một chuyên gia thật. Chatbotcó thể phân tích loại da, độ tuổi, thói quen chăm sóc, rồi gợi ý sản phẩm phù hợp. Tất cả nội dung tư vấn đó hoàn toàn bằng tiếng Việt, với phong cách thân thiện, dễ gần.
Điểm đặc biệt là nhóm đã huấn luyện mô hình bằng dữ liệu tiếng Việt thực tế từ các diễn đàn làm đẹp, giúp chatbot hiểu người Việt cả về ngôn ngữ lẫn văn hóa tiêu dùng. Hệ thống này còn được tích hợp trực tiếp trên ứng dụng tin nhắn quen thuộc messenger để người dùng có thể trò chuyện mọi lúc, mọi nơi.
Minh Anh còn là đồng tác giả của công trình “HORUS: Multimodal Large Language Models Framework for Video Retrieval at VBS 2025”, trình bày tại Hội nghị quốc tế về đa phương tiện (MMM 2025). “HORUS là hệ thống AI tìm kiếm video bằng ngôn ngữ tự nhiên. Ví dụ, nếu người dùng gõ “người mặc áo đỏ đang đi trên bãi biển”, hệ thống sẽ hiểu ngữ nghĩa và tìm chính xác đoạn video chứa cảnh đó, chứ không chỉ dựa vào tiêu đề hay mô tả có sẵn”, Minh Anh giới thiệu về công trình nghiên cứu.
Với khả năng hiểu đồng thời cả hình ảnh, âm thanh và lời thoại, HORUS có thể truy xuất video nhanh, chính xác và thông minh hơn. “Ngay từ những ngày đầu bước chân vào con đường nghiên cứu khoa học, tôi luôn kiên định với định hướng dùng tri thức công nghệ để phục vụ con người, đặc biệt trong bối cảnh chuyển đổi số và phát triển ngôn ngữ tiếng Việt. Hai công trình nêu trên là minh chứng cho khát vọng của bản thân trên hành trình mang AI đến gần hơn với đời sống thường ngày của người Việt”, Minh Anh chia sẻ.
Phụng sự cuộc sống
Để có được những công trình khoa học ấn tượng đó, nữ sinh Trường ĐH Khoa học Tự nhiên đã trải qua hành trình nghiên cứu đầy gian nan với vô số đêm thức trắng bên những người cố vấn, những buổi thảo luận đến khuya cùng thầy cô, và cả những dòng code thử, rồi sai hàng trăm lần. “Kỷ niệm đáng nhớ nhất của tôi không nằm ở một thành công cụ thể, mà là những lần tưởng chừng muốn bỏ cuộc nhưng vẫn kiên trì ngồi lại, chỉ vì niềm tin rằng: một dòng lỗi hôm nay có thể là phát hiện quan trọng cho ngày mai”, Minh Anh chia sẻ.
Nghiên cứu về AI, khó khăn lớn nhất với Minh Anh là thiếu tài nguyên tiếng Việt và hạn chế về thiết bị tính toán. “Không phải lúc nào sinh viên cũng có GPU mạnh hay hạ tầng để huấn luyện các mô hình trí tuệ nhân tạo lớn”, cô chia sẻ. Có những đêm, cô phải chia nhỏ dữ liệu, tối ưu từng dòng code, hoặc mượn máy bạn để chạy thử nghiệm. Nhưng thay vì coi những khó khăn đó là rào cản, Minh Anh biến chúng thành cơ hội để sáng tạo. Cô học cách tận dụng mã nguồn mở, khai thác cộng đồng trực tuyến, và không ngừng học hỏi từ diễn đàn quốc tế.
Nhờ đó, cô gái trẻ rèn luyện được khả năng tự học, tư duy giải quyết vấn đề và tinh thần bền bỉ của một nhà khoa học thực thụ. Cô luôn tìm cách biến mỗi bài học thành một dự án nhỏ, một mô hình thật. Khi học về RAG hay LLM (mô hình ngôn ngữ lớn), cô tự xây dựng chatbot mini để quan sát cách AI phản hồi, từ đó hiểu sâu hơn về cơ chế bên trong.
Không chỉ vượt qua những áp lực, khó khăn trong nghiên cứu khoa học, nữ sinh Võ Ngọc Minh Anh còn vượt qua nghịch cảnh. Bố mất vì ung thư, mẹ thường xuyên ốm đau. Suốt bốn năm đại học, Minh Anh được học bổng VietSeeds tiếp sức. Để có thêm chi phí trang trải việc học và nuôi dưỡng niềm đam mê nghiên cứu, cô nhận dạy thêm, tham gia các dự án công nghệ nhỏ, vừa học, vừa làm.
“Có những lúc kiệt sức, nhưng chưa bao giờ mình buông bỏ. Những công việc ấy dạy cho bản thân kỷ luật, trách nhiệm và bản lĩnh tự lập trong mọi hoàn cảnh. Khó khăn của cuộc sống đã hun đúc cho tôi khát vọng theo đuổi con đường nghiên cứu khoa học vì con người - nơi trí tuệ không chỉ để chinh phục công nghệ, mà còn phụng sự cuộc sống”, Minh Anh nói.
