Làm nghiên cứu AI như thế nào? Từ ý tưởng tới paper gửi hội nghị (CVPR, NeurIPS, ICML…)
Tác giả: AI VIET NAM (nghiên cứu AI)
Keywords: nghiên cứu AI
“Muốn làm nghiên cứu AI thì bắt đầu từ đâu? Quy trình từ ý tưởng đến khi gửi paper đi hội nghị như CVPR, NeurIPS, ICML diễn ra thế nào?”
Câu trả lời ngắn: nghiên cứu AI không bắt đầu từ việc viết paper, mà bắt đầu từ việc đọc – hiểu – tái hiện (reproduce) những gì người khác đã làm, sau đó mới dần dần tự đề xuất ý tưởng, thiết kế thí nghiệm và viết paper.
Bài này sẽ giúp bạn:
Hiểu nghiên cứu AI thực sự là gì (và không phải là gì)
Nắm quy trình research chuẩn từ đầu đến cuối
Biết cách người mới – kể cả Non-Tech – có thể chuẩn bị
Hiểu AIO hỗ trợ phần “khởi động” như thế nào
Nghiên cứu AI là gì? Có phải chỉ là “ra paper NeurIPS”?
Nhiều người nghĩ research = ra mô hình mới → viết paper → đăng hội nghị top.
Thực tế, nghiên cứu AI gần hơn với:
Tìm vấn đề thú vị hoặc còn hạn chế
Đọc & hiểu hệ thống các công trình liên quan
Đề xuất một cải tiến hợp lý (dù rất nhỏ)
Thiết kế và chạy thí nghiệm nghiêm túc
Viết kết quả sao cho người khác có thể reproduce
Chia sẻ qua conference/journal, arXiv, blog, open source
Và quan trọng:
👉 Phần lớn thời gian làm research là đọc – thử – sai – sửa – lặp.
Các nhóm top cũng bị reject thường xuyên. Research là hành trình bền bỉ, không phải cú “bật nhảy”.
Ai phù hợp nghiên cứu AI? Có cần “siêu toán, siêu code”?
Bạn không cần:
IQ 150
Bẩm sinh logic tuyệt đỉnh
Giỏi toán đại học từ năm lớp 10
Nhưng bạn cần:
Tư duy toán & logic ở mức ổn
Kiên nhẫn, thích đào sâu
Tiếng Anh đọc/viết khá (để đọc paper, viết bản thảo)
Kỷ luật & thái độ khoa học (log, so sánh công bằng, không chọn số đẹp)
Nếu bạn thích giải thích cơ chế, thích hiểu sâu thay vì chỉ chạy model → research rất hợp.
Người mới nên bắt đầu nghiên cứu từ đâu?
1. Xây nền tảng trước (bắt buộc)
Python
Đại số tuyến tính
Giải tích cơ bản
Xác suất – thống kê
ML cơ bản (regression, tree, overfitting…)
DL cơ bản (CNN, RNN, optimizers…)
2. Làm các project thực hành
Để hiểu pipeline dữ liệu → mô hình → đánh giá.
3. Bắt đầu đọc paper có chiến lược
Đọc survey + tutorial
Đọc paper nền tảng (ResNet, Transformer, BERT…)
Dùng blog, video, summary để hỗ trợ
4. Reproduce paper
Đây là bước chuyển từ “tự học” → “tư duy researcher”.
Clone code
Chạy lại
So sánh với kết quả tác giả
Rút insight vì sao khác nhau
Làm tốt bước này mới có khả năng tự nghĩ ý tưởng.
Quy trình từ ý tưởng → paper gửi CVPR/NeurIPS/ICML
Bước 1: Chọn vấn đề nghiên cứu
Bạn có thể chọn theo:
Lĩnh vực (CV, NLP, Multimodal, RL…)
Pain point thực tế:
Training quá chậm
Thiếu dữ liệu
Deploy khó
Model không ổn định
Vấn đề lab/mentor đang nghiên cứu
Người mới thường theo hướng của nhóm nghiên cứu để “nhập môn” dễ hơn.
Bước 2: Tìm hiểu background (đọc & tổng hợp paper)
Giống như “khảo sát hiện trường”:
Đọc các paper liên quan
Phân loại: baseline, cải tiến, kiến trúc cùng họ
Tóm tắt điểm mạnh – điểm yếu
Xác định chỗ còn trống (gap)
Đây là bước mất thời gian nhất nhưng cực quan trọng.
Bước 3: Đề xuất ý tưởng
Hiểu lầm phổ biến: “Research = tạo kiến trúc hoàn toàn mới.”
Thực tế, đa số paper top là cải tiến nhỏ nhưng hợp lý, ví dụ:
Loss function tốt hơn
Data augmentation phù hợp data
Cách training ổn định hơn
Module attention tối ưu hơn
Trích đặc trưng tốt hơn ở một task cụ thể
Ý tưởng tốt phải:
Có trực giác mạnh
Có lý về toán/hình học/thống kê
Thực nghiệm được với compute của bạn
Bước 4: Thiết kế thí nghiệm (experiments)
Bao gồm:
Chọn baseline hợp lý
Chọn dataset uy tín (ImageNet, CIFAR, GLUE…)
Thiết lập protocol chuẩn
Phân chia train/val/test đúng
Thiết kế ablation study
Chọn metric phù hợp từng task
Experiment tốt = người khác đọc paper là reproduce được.
Bước 5: Chạy thí nghiệm & phân tích kết quả
Bạn cần:
Log đầy đủ (MLflow, W&B…)
Chạy nhiều lần để giảm variance
Debug khi kết quả sai
So sánh fair với baseline
Phân tích tại sao tốt/xấu
Research “chết” nhiều nhất ở bước này do:
Thiếu kỷ luật
Thiếu kiên nhẫn
Không log rõ ràng
Bước 6: Viết paper
Cấu trúc thường gồm:
Abstract – mục tiêu, giải pháp, kết quả Introduction – vấn đề, động lực, đóng góp Related Work – tổng quan công trình liên quan Method – mô tả chi tiết kỹ thuật Experiments – setup, result, ablation Conclusion – đóng góp & hướng mở
Yêu cầu:
Viết rõ ràng, trung thực
Không thổi phồng
Có hình vẽ, bảng biểu tốt
Code được tổ chức rõ ràng
Bước 7: Chọn hội nghị & gửi bài
Hội nghị top:
NeurIPS, ICML, ICLR (ML)
CVPR, ICCV, ECCV (Computer Vision)
ACL, EMNLP (NLP)
Đặc điểm:
Acceptance rate thấp
Review cực gắt
Format nghiêm ngặt
Người mới có thể bắt đầu từ:
Workshop tại hội nghị lớn
Conference vùng
arXiv + blog + open-source
Quan trọng:
👉 Reviewer feedback là kho báu để học, dù accept hay reject.
Làm nghiên cứu AI tại Việt Nam khi bạn là Newbie & Non-Tech?
Nếu bạn đang “định hướng”
Học nền tảng ML/DL nghiêm túc trong 6–12 tháng
Làm project thật
Tập đọc paper nền tảng có hướng dẫn
Nếu bạn muốn chuyển hẳn sang research trong 3–7 năm
Chọn track: CV, NLP, Multimodal, GenAI, GNN…
Tham gia lab (đại học, viện nghiên cứu, nhóm cộng đồng)
Đọc & reproduce đều đặn
Tiếng Anh đọc/viết tốt lên theo thời gian
Tăng dần mức toán & lý thuyết
Research là đường dài, không phải sprint.
Vai trò của AIO nếu bạn muốn đi xa tới nghiên cứu AI
Thẳng thắn:
AIO không biến bạn thành “researcher NeurIPS” sau 1 năm.
Nhưng AIO là bệ phóng nền tảng cực vững cho người trái ngành muốn đi đường dài.
AIO cung cấp:
Nền ML/DL/GenAI bài bản
Kiến thức kiến trúc hiện đại:
Transformer
LLM
GNN
Mamba
Vision-Language
22+ project thực hành
Tư duy đọc paper & reproduce
Kỹ năng viết báo cáo, phân tích thí nghiệm
Mentor hỗ trợ định hướng 1–3 năm tiếp theo
Sau 1 năm, bạn sẽ đủ nền để:
Ứng tuyển lab
Tiếp tục Thạc sĩ/PhD
Làm applied research trong doanh nghiệp
Theo đuổi research nghiêm túc trong 3–7 năm tiếp theo
FAQ – Các câu hỏi thường gặp về nghiên cứu AI
1. Trái ngành có nghiên cứu AI được không?
Được, nếu bạn đi từ nền tảng → project → reproduce → research.
Nhưng cần kiên trì 3–5+ năm.
2. Không giỏi Toán có nên bỏ research?
Không.
Bạn có thể đi hướng applied research trước, rồi tăng dần Toán.
3. Học xong AIO có gửi paper top conference được ngay không?
Thường là chưa.
Nhưng AIO cho bạn nền tảng để bước tiếp lên research.
4. Làm Data Scientist/ML Engineer có cần research?
Không bắt buộc.
Nhưng biết đọc & hiểu research giúp bạn mạnh hơn rất nhiều.
5. 3–6 tháng đầu nên làm gì nếu muốn theo research?
