Đầu tháng 7/2026, một công trình có tên SingLoRA-CLIP: Highly Efficient VLM Adaptation with a Single Parameter Matrix được Springer công bố trực tuyến trong kỷ yếu Hội nghị quốc tế ICCSA 2026. Trong danh sách năm tác giả, Lê Ngọc Anh Thư đứng thứ hai, sau Nguyễn Ngô Nhật Nam và trước Lê Phan Quỳnh Nhi, Nguyễn Vĩnh Nghi, Trần Ngọc Hoàng. Tất cả được ghi nhận thuộc Trường Đại học FPT tại Cần Thơ.

Nghiên cứu đặt vào một vấn đề đang được quan tâm khi các mô hình thị giác – ngôn ngữ ngày càng lớn. Thay vì điều chỉnh lại toàn bộ lượng tham số của mô hình cho một nhiệm vụ mới, các kỹ thuật tinh chỉnh hiệu quả tham số chỉ thay đổi một phần nhỏ. Nhóm tác giả thử SingLoRA trên kiến trúc CLIP, so sánh với LoRA trong cùng điều kiện và trên tám bộ dữ liệu phân loại ảnh. Kết quả được nhóm báo cáo cho thấy phương pháp đạt độ chính xác cạnh tranh với LoRA tiêu chuẩn trong khi giảm 50% số tham số cần huấn luyện. Kết quả này thuộc về cả nhóm nghiên cứu, không phải một phương pháp do riêng Anh Thư phát triển.

Lê Ngọc Anh Thư tại Lễ trao Giải thưởng Nữ sinh Khoa học Công nghệ Việt Nam năm 2025. Ảnh Trường Đại học FPT.

Từ việc để máy hiểu một căn phòng

Nếu nhìn ngược lại vài năm, điểm khởi đầu trong chuỗi công bố của Anh Thư gần với những hình ảnh cụ thể hơn. Tháng 5/2024, khi đang học chuyên ngành Trí tuệ nhân tạo tại Trường Đại học FPT, cô cùng Nguyễn Vĩnh Nghi, Nguyễn Trung Nguyên, Nguyễn Ngô Nhật Nam và Lê Phan Quỳnh Nhi có bài nghiên cứu về phân đoạn cảnh ngữ nghĩa cho hệ thống thị giác tự hành trong nhà đăng trên Multimedia Tools and Applications. Công trình được thực hiện dưới sự hướng dẫn của TS. Trần Ngọc Hoàng.

Phân đoạn cảnh ngữ nghĩa có thể hiểu là việc yêu cầu mô hình nhận biết từng vùng trong một hình ảnh thuộc về loại đối tượng nào. Trong một căn phòng, máy cần tách được sàn, tường, đồ vật và những khu vực khác thay vì chỉ nhìn toàn bộ ảnh như một khối duy nhất. Với robot hoặc hệ thống tự hành trong nhà, khả năng phân biệt môi trường như vậy là một trong những bước để máy có thể xử lý không gian xung quanh. Trường Đại học FPT cho biết nhóm sử dụng kiến trúc U-Net được cải tiến cho bài toán này và sau đó tiếp tục phát triển thêm các nghiên cứu từ hướng ban đầu.

Bài báo năm 2024 cũng xuất hiện trong hồ sơ ORCID mang tên Lê Ngọc Anh Thư với DOI 10.1007/s11042-024-19302-9. Trên công bố quốc tế, tên cô được chuẩn hóa theo cách ghi tiếng Anh; trong bài báo dành cho độc giả Việt Nam, không cần chuyển qua lại giữa những biến thể tên đó vì dễ tạo cảm giác đây là những người khác nhau.

Một năm sau, nhóm nghiên cứu chuyển từ không gian trong nhà sang môi trường giao thông. Công trình công bố tháng 4/2025 trên Engineering Science and Technology, an International Journal nghiên cứu việc kết hợp Grounding DINO với kỹ thuật chưng cất mô hình nhằm phát hiện và phân loại biển báo cho xe tự hành. Danh sách tác giả gồm Trần Ngọc Hoàng, Nguyễn Ngô Nhật Nam, Lê Phan Quỳnh Nhi, Lê Ngọc Anh Thư và Nguyễn Duy Anh; Anh Thư là đồng tác giả thứ tư.

Sinh viên Trường Đại học FPT trong một hoạt động thực hành công nghệ được sử dụng trong bài giới thiệu hành trình nghiên cứu của Lê Ngọc Anh Thư (ngồi giữa). Ảnh Trường Đại học FPT.

Các bài toán khác nhau về đối tượng nhưng có một điểm nối khá rõ. Từ căn phòng đến biển báo, mô hình đều phải chọn ra những thông tin có ý nghĩa trong một lượng dữ liệu hình ảnh lớn hơn. Điều đáng chú ý ở đây không phải Anh Thư đã hình thành một “hướng nghiên cứu riêng” hoàn chỉnh khi còn là sinh viên, mà là cô có cơ hội tham gia liên tiếp vào những nhóm nghiên cứu giải quyết các bài toán thật, với vai trò tác giả được xác định cụ thể trong từng công trình.

Từ nhìn hình ảnh đến chọn lại tài liệu

Sang năm 2026, phạm vi bài toán thay đổi thêm một lần nữa. Ngày 5/4, Springer công bố FreeRanker: A Latent Planning Framework for Zero-Shot Re-ranking trong kỷ yếu ICCIES 2026. Bốn tác giả của công trình là Thái Phong Huân, Phạm Phan Công Lệnh, Lê Ngọc Anh Thư và Lê Thị Huỳnh Như, đều thuộc Bộ môn Trí tuệ nhân tạo, Trường Đại học FPT tại Cần Thơ. Springer xác định Thái Phong Huân là tác giả liên hệ.

FreeRanker làm việc với bài toán xếp hạng lại kết quả truy xuất. Một hệ thống có thể nhanh chóng tìm ra nhiều tài liệu có khả năng liên quan tới câu hỏi, nhưng vẫn cần một bước tiếp theo để quyết định tài liệu nào phù hợp hơn. Nhóm nghiên cứu sử dụng mô hình ngôn ngữ lớn như một bộ lập kế hoạch, xem xét các tài liệu ứng viên, thực hiện quá trình suy luận rồi chọn tài liệu được đánh giá phù hợp nhất. Phương pháp được khảo sát trên bộ dữ liệu SQuAD với nhiều mô hình ngôn ngữ nguồn mở có quy mô và kiến trúc khác nhau.

Phạm vi này cũng cần được giữ chặt. FreeRanker không phải một công cụ tìm kiếm thương mại do Anh Thư xây dựng và cũng chưa có căn cứ để nói nó đang được triển khai cho người dùng. Đây là một công trình nghiên cứu tập thể về khả năng sử dụng mô hình ngôn ngữ lớn trong bước xếp hạng lại của hệ thống truy xuất thông tin.

Chỉ khoảng ba tháng sau FreeRanker, tên Anh Thư xuất hiện trong SingLoRA-CLIP. Sự chuyển dịch từ xếp hạng văn bản sang thích nghi mô hình thị giác – ngôn ngữ cho thấy các công trình cô tham gia không nằm trên một tuyến kỹ thuật duy nhất. Đến giai đoạn này, có thể nhìn thấy một sinh viên đang tiếp xúc với nhiều nhánh AI khác nhau hơn là vội gắn cho cô một chuyên môn đã định hình cố định.

Thành tích chỉ là một phần của câu chuyện

Cuối năm 2025, Lê Ngọc Anh Thư được trao Giải thưởng Nữ sinh Khoa học Công nghệ Việt Nam. Trung ương Đoàn ghi nhận khi đó cô là sinh viên năm thứ tư chuyên ngành Trí tuệ nhân tạo tại Trường Đại học FPT Cần Thơ và có bốn bài báo khoa học quốc tế, trong đó một bài Q1 đứng tên tác giả chính, các bài còn lại là đồng tác giả. Trường Đại học FPT cũng ghi nhận các hoạt động trước đó gồm giải Nhất Autonomous Car FPT Cần Thơ 2023, giải Nhì F-Hacker 2023, giải Nhì AutoRace 2024 và giải Khuyến khích FPT Edu Research Festival 2024.

Các nữ sinh được vinh danh tại Lễ trao Giải thưởng Nữ sinh Khoa học Công nghệ Việt Nam năm 2025. Lê Ngọc Anh Thư là một trong những gương mặt nhận giải. Ảnh Trường Đại học FPT.

Tuy nhiên, nếu dừng bài ở giải thưởng và số lượng công bố, chân dung một gương mặt trẻ sẽ rất dễ biến thành danh sách thành tích. Điều đáng theo dõi hơn nằm ở phần tiếp theo. Sau mốc được vinh danh năm 2025, năm 2026 tiếp tục xuất hiện ít nhất hai công trình mới có Anh Thư tham gia là FreeRanker và SingLoRA-CLIP. Một công trình đi vào truy xuất thông tin và mô hình ngôn ngữ lớn; công trình còn lại quay về mô hình thị giác – ngôn ngữ và bài toán tinh chỉnh hiệu quả tham số.

Cũng không nên từ chuỗi công bố này suy ra Anh Thư đã trở thành người đứng đầu một nhóm nghiên cứu hay chủ trì những công nghệ nói trên. Các công trình đều có nhiều tác giả, vị trí và vai trò khác nhau. Ở SingLoRA-CLIP, TS. Trần Ngọc Hoàng là tác giả liên hệ; ở FreeRanker, vị trí này thuộc về Thái Phong Huân. Việc ghi nhận đúng những phần việc tập thể không làm nhỏ đi vai trò của một sinh viên trẻ, mà giúp nhìn thành tích trong đúng cấu trúc của nghiên cứu khoa học.

Lê Ngọc Anh Thư (bên trái) cùng các thành viên thử nghiệm trong một hoạt động công nghệ tại Trường Đại học FPT. Ảnh Trường Đại học FPT.

Từ phân đoạn cảnh trong nhà, nhận diện biển báo, xếp hạng tài liệu đến thích nghi mô hình thị giác – ngôn ngữ, quãng đường của Lê Ngọc Anh Thư hiện vẫn giống một giai đoạn thử sức hơn là một hành trình đã định hình xong. Với một gương mặt trẻ, chính việc còn có thể đi qua nhiều loại bài toán, làm việc với nhiều nhóm và tiếp tục xuất hiện trong những công trình mới sau các dấu mốc khen thưởng là phần đáng chú ý nhất của câu chuyện.