Sau giai đoạn học máy và học sâu, lĩnh vực AI đang tiến vào thời kỳ của các mô hình nền tảng và hệ thống tác nhân thông minh. Những chủ đề nâng cao này giúp hiểu rõ hơn cách các hệ thống AI hiện đại được xây dựng và vận hành.
Kiến trúc mô hình hiện đại
Transformer đã trở thành nền tảng cho hầu hết các mô hình AI tiên tiến. Cơ chế attention cho phép mô hình tập trung vào những phần thông tin quan trọng trong ngữ cảnh.
Đánh giá và kiểm định
Một mô hình AI không chỉ cần mạnh mà còn phải được đánh giá bằng các thước đo phù hợp như độ chính xác, độ thu hồi và sai số dự đoán.
MLOps và triển khai
MLOps mở rộng các nguyên tắc DevOps sang lĩnh vực AI, giúp triển khai, giám sát và cập nhật mô hình trong môi trường thực tế.
Tương lai AGI
AGI là mục tiêu xây dựng hệ thống có năng lực giải quyết nhiều loại vấn đề ở mức linh hoạt tương tự con người. Các hướng nghiên cứu như học chuyển giao, suy luận đa bước và tự cải thiện được xem là những bước tiến quan trọng.