Vitalify Asia Blog
Ý tưởng phát triển trí tuệ nhân tạo bằng ngôn ngữ nhân tạo
AI có thể học logic hiệu quả hơn bằng ngôn ngữ nhân tạo thay vì ngôn ngữ tự nhiên hay không? Bài viết so sánh Esperanto, Lojban và Ithkuil, rồi trình bày mô hình GPT-2 tùy chỉnh được huấn luyện từ đầu bằng dữ liệu Lojban, đạt độ chính xác 100% trên các bài kiểm tra logic ba giá trị đã chuẩn bị.
So sánh 7 AI tạo mô hình 3D từ ảnh 7/2026
Chúng tôi thử nghiệm Prism 3.1, Meshy 6, Tripo P1, Hunyuan3D, Forge, Trellis 2 và Rodin 2.5 bằng cùng một ảnh chân dung và thiết lập mặc định. Kết quả được so sánh theo độ giống, texture, tóc, trang phục và mesh, kèm gợi ý công cụ phù hợp cho từng mục đích.
Nhận diện chòm sao bằng GNN và AI ký hiệu — Phát triển mô hình lai
Chúng tôi phát triển hệ thống AI lai để phát hiện, tách và khôi phục Orion, Cassiopeia và Bắc Đẩu từ đám mây điểm có nhiễu, xoay và thay đổi tỷ lệ. Phương pháp kết hợp đặc trưng hình học cục bộ, GNN cập nhật cạnh và ràng buộc đồng cấu đồ thị bằng suy luận ký hiệu, đạt macro F1 96,91%.
Function Calling là gì? Cơ chế AI Agent và cách triển khai bằng LangGraph
Bài viết giải thích cách Function Calling cho phép LLM sử dụng hàm và API bên ngoài thay vì tự xử lý mọi tác vụ. Nội dung gồm kiến trúc Tool Use, lịch sử AI coding agent, Structured Outputs và ví dụ triển khai vòng lặp suy luận–hành động bằng LangGraph và TypeScript.
Tạo avatar 3D từ một ảnh bằng FLAME, DECA và DiffLocks
Từ một ảnh khuôn mặt, chúng tôi thử tạo mô hình đầu 3D chân thực và tóc tự nhiên bằng FLAME, DECA và DiffLocks. Bài viết chia sẻ quy trình, kết quả, các vấn đề về texture, tóc, và lưu ý license khi thử nghiệm.
AI có làm giảm cơ hội việc làm tại Việt Nam không?
AI có làm giảm việc làm tại VN? COO của VFA thảo luận về tác động thực tế của AI đối với ngành offshore và "sự tò mò mang tính tự hủy" cần có ở thế hệ kỹ sư tiếp theo.
