Năm công trình nghiên cứu AI với sự tham gia của các cán bộ và sinh viên FPT đã vượt qua quy trình phản biện quốc tế và được lựa chọn để công bố tại ba hội nghị khoa học uy tín.
Kết quả này tiếp tục khẳng định năng lực của FPT trong lĩnh vực AI, đồng thời cho thấy người Việt hoàn toàn có thể tham gia giải quyết những bài toán khoa học mang tính toàn cầu.
Ba hội nghị gồm ACL, PAKDD và ICML 2026. Năm 2026, ACL nhận được 12.148 bài nghiên cứu gửi về, trong đó chỉ 19% được chọn vào chương trình chính và 18% được công bố trong tuyển tập Findings. PAKDD có 184 bài được chọn từ 728 bài gửi, tương đương khoảng 25%. ICML ghi nhận hơn 23.900 bài đăng ký sau vòng sơ loại, với tỷ lệ chấp nhận khoảng 26,6%.
Nghiên cứu ứng dụng AI được các đơn vị Việt Nam nghiên cứu, phát triển.
Các hội nghị lần lượt diễn ra tại các trung tâm khoa học - công nghệ lớn của thế giới, PAKDD tại Hong Kong từ ngày 9–12/6, ACL tại San Diego, Mỹ từ ngày 2–7/7 và ICML tại Seoul, Hàn Quốc từ ngày 6–11/7.
Tại PAKDD 2026, PGS.TS Phan Duy Hùng, Phó Giám đốc Viện Quantum AI & Cyber Security (QACI) cùng các sinh viên Nguyễn Đình Hiếu, Trần Minh Khương - Trường Đại học FPT phát triển đề tài EquiFashion: Hybrid GAN–Diffusion Balancing Diversity–Fidelity for Fashion Design Generation (tạm dịch: Phương pháp kết hợp GAN và mô hình khuếch tán nhằm cân bằng giữa tính đa dạng và độ chân thực trong tạo sinh thiết kế thời trang).
Tại ACL 2026, FPT có 3 công trình nghiên cứu được chấp nhận, gồm FastDiSS, CodeWiki và SpecMind. Trong đó, công trình FastDiSS có sự tham gia TS. Hoàng Thanh Tùng, Giám đốc Multimodal AI Lab (QACI) cùng nhóm nghiên cứu từ chương trình AI Residency. Nhóm phát triển đề tài về mô hình ngôn ngữ khuếch tán (diffusion language models) - hướng tiếp cận mới giúp AI tạo văn bản, nhằm cải thiện hiệu năng và tốc độ xử lý. AI không chỉ cần trả lời tốt mà còn phải nhanh và tiết kiệm tài nguyên để phục vụ nhiều người dùng cùng lúc; phản hồi chậm hoặc tốn nhiều tài nguyên sẽ khiến doanh nghiệp khó triển khai quy mô lớn.
Nhóm đề xuất phương pháp huấn luyện mới giúp AI chạy ít bước hơn mà vẫn bảo đảm chất lượng: trên các bộ dữ liệu chuẩn, tốc độ tạo văn bản tăng tới 400 lần so với cách thông thường mà chất lượng không suy giảm. Điều này đặc biệt quan trọng với trợ lý số, chatbot chăm sóc khách hàng, giáo dục trực tuyến hay thương mại điện tử. Khi tốc độ và chi phí được tối ưu, AI có thêm điều kiện để đi vào sản phẩm thực tế. Người dùng cũng có thể được trải nghiệm các dịch vụ thông minh hơn, nhanh hơn và ổn định hơn….
Tại ICML 2026, TS. Trần Thế Hùng, Giám đốc Decision Intelligence & Optimization Lab (QACI) cùng các đồng nghiệp và sinh viên ghi dấu ấn với đề tài “Variance Driven Exploration: A Provable and Efficient Methodology for Pure Exploration in Highly Stochastic Environments” (tạm dịch: phương pháp giúp AI khám phá và ra quyết định hiệu quả trong môi trường nhiều biến động).
Việc liên tiếp có công trình được chấp nhận tại ACL 2026, PAKDD 2026 và ICML 2026 khẳng định năng lực nghiên cứu của đội ngũ cán bộ và sinh viên FPT, cũng như khả năng tham gia giải quyết những bài toán công nghệ toàn cầu. Thông qua nghiên cứu, đào tạo và hợp tác quốc tế, đơn vị này tiếp tục xây dựng năng lực nghiên cứu nền tảng, hướng tới các công nghệ lõi do người Việt làm chủ.