NVIDIA Blackwell lập kỷ lục STAC-AI về suy luận LLM trong lĩnh vực tài chính
Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đang cách mạng hóa bối cảnh giao dịch tài chính bằng cách cho phép phân tích tinh vi khối lượng lớn dữ liệu …
NVIDIA Riva giải pháp Voice RAG: tối ưu luồng dữ liệu âm thanh và đồng bộ Avatar 3D
Trong kỷ nguyên công nghệ GenAI, việc chuyển dịch giao diện tương tác từ Text-to-Text sang Voice-to-Voice đang trở thành yêu cầu tất yếu đối với các hệ thống trợ …
Triển khai hệ thống Voice RAG bằng NVIDIA Riva framework trên hạ tầng cục bộ
Khi chatbot tra cứu tài liệu không còn chỉ trả lời bằng văn bản Trong vài năm gần đây, Retrieval-Augmented Generation (RAG) đã trở thành một trong những kiến trúc …
Giải mã NVIDIA AI-Q Blueprint: Kiến trúc multi-agent và bài toán hiệu năng trong Deep Research
“Một truy vấn nghiên cứu không nên chỉ trả về câu trả lời; nó cần trả về một chuỗi lập luận có nguồn, có kiểm chứng và có thể mở …
Blueprint: Multi-Agent Intelligent Warehouse – Tương lai của ngành quản lý kho vận
Quản lý kho vận (Warehouse Management) đang bước vào kỷ nguyên mới, nơi tự động hóa không chỉ dừng lại ở máy móc mà còn ở khả năng suy luận …
Ứng dụng và đánh giá mô hình Gemma 4 cho các kiến trúc Agentic AI và RAG
Với sự ra mắt của Gemma 4 cùng context window khổng lồ lên đến 256K, bài toán đặt ra cho các kỹ sư hệ thống không còn là “mô hình …
Kiến trúc RAG tối giản: đưa độ trễ về mức tối thiểu cho môi trường Production
Dạo một vòng qua các bài tutorial, các khóa học hay thậm chí là document của những framework RAG đình đám hiện nay, bạn sẽ dễ dàng nhận ra một …
Agentic AI cho chuyên viên tư vấn tài chính: Góc nhìn kiến trúc từ SEBx và Nvidia tại GTC 2026
Trong bối cảnh ngành tài chính đang bão hòa với các ứng dụng chatbot AI cơ bản, sự hợp tác gần đây giữa SEBx (phòng đổi mới sáng tạo của …
Retrieval-Augmented Generation (RAG) là gì?
Retrieval-Augmented Generation (RAG) là một kỹ thuật AI cho phép kết nối một nguồn dữ liệu bên ngoài với mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) để tạo ra các phản …