Dương Ảnh (Tom) Nguyễn
Sinh viên Khoa học Máy tính · Hoạch định chuyển động robot · LLM & hệ đa tác tử · ML từ con số 0
Giới thiệu
Mình là Dương Ảnh (Tom) Nguyễn, sinh viên ngành Khoa học Máy tính (B.S.) tại San Francisco Bay University (GPA 3,89, tốt nghiệp dự kiến 12/2027). Mình nghiên cứu hoạch định chuyển động robot và xây hệ LLM, đa tác tử chạy thực tế—không chỉ demo.
Nghiên cứu: cùng TS. Satarupa Mukherjee, mình tìm hiểu khi nào thuật toán hoạch định chuyển động goal-biased RRT thất bại. Đến nay đã chạy hơn 30.000 thử nghiệm mô phỏng trong mê cung, và bài báo với mình là tác giả chính đang được viết.
Kỹ thuật: thành viên sáng lập, kỹ sư DevOps AI tại Quiche, Inc. (MCP server, trợ lý đa tác tử, GCP), thực tập LLM tại Sofeast Ltd. (RAG, benchmark mô hình) và trợ lý IT sinh viên tại SFBU. Ngoài giờ mình làm Tomville (giao diện terminal kiểu game retro cho đội AI agent, có trên PyPI), TTorch (lõi autograd C++, có trên PyPI) và Desir (trợ lý ưu tiên giọng nói).
Chứng chỉ NVIDIA Certified Professional — Agentic AI. Hạng nhất ThinkNext 2026 (Uniflow) và Top 3 SFBU IEEE NVIDIA GTC Hackathon 2025 (BleuLaMuse).
Stay hungry, stay foolish — Steve Jobs
Kinh nghiệm
thg 5 2026 — Hiện tại
Nghiên cứu viên, Hoạch định chuyển động robot
School of Engineering, SFBU · Hướng dẫn: TS. Satarupa Mukherjee
- Chạy hơn 30.000 thử nghiệm mô phỏng để tìm các kiểu thất bại của thuật toán hoạch định chuyển động goal-biased RRT (Rapidly-exploring Random Tree) trong các mê cung có tham số, thay đổi từng yếu tố một để tách nguyên nhân.
- Phát hiện chỉ một vật cản chắn đường thẳng từ điểm đầu đến đích đã làm tỉ lệ thành công giảm 68% (77,8% → 24,7%), và bước nhảy tối ưu phụ thuộc vào môi trường chứ không phải một hằng số chung.
- Kiểm chứng bằng nhiều phép kiểm định thống kê độc lập và một lần lặp lại 1.000 thử nghiệm riêng; bài báo với mình là tác giả chính đang được viết.
Motion planning · RRT · Robotics · Simulation · Statistical testing · Python
thg 9 2025 — Hiện tại
Trợ lý IT (sinh viên)
San Francisco Bay University — Phòng CNTT
- Hỗ trợ chẩn đoán tầng một cho máy tính để bàn, laptop, thiết bị AV lớp học, máy in, Wi-Fi và tài khoản phần mềm—ghi ticket, tái hiện lỗi, xử lý hoặc chuyển cấp kèm ghi chú rõ.
- Hỗ trợ giảng viên và nhân viên trong giờ học: đổi thiết bị nhanh khi lỗi, reset mật khẩu, VPN/SSO, phối hợp nhà cung cấp khi cần thay phần cứng.
- Duy trì kho tài sản IT kỹ thống—serial, vị trí, bảo hành—để làm mới, kiểm kê và bảo trì minh bạch.
- Theo dõi vòng đời thiết bị (triển khai, thu hồi, sửa) để mua sắm và lớp học luôn sẵn sàng.
IT support · Networking · Hardware · Asset management · Help desk
thg 11 2025 — thg 5 2026
Thành viên sáng lập, Kỹ sư DevOps AI
Quiche, Inc. (ADU Marketplace)
- Giảm 58% thời gian phản hồi của trợ lý (60 giây → 25 giây) bằng cách chia mỗi truy vấn qua pipeline đa tác tử (Pydantic AI), giao từng phần việc cho một agent chuyên biệt.
- Thiết kế MCP server của công ty để tính năng AI gọi ngữ cảnh có cấu trúc từ công cụ và kho dữ liệu nội bộ, có phân quyền theo vai trò và xử lý rõ ràng khi truy hồi không có kết quả.
- Phụ trách tích hợp giữa MCP và API sản phẩm—schema tool, ranh giới xác thực và xử lý lỗi.
- Triển khai GCP—Compute Engine cho workload cần máy ảo lâu dài, Cloud Run cho dịch vụ HTTP, Cloud SQL cho dữ liệu quan hệ—tối ưu chi phí và cold start.
- Lặp đánh giá chunking, chỉ mục và vòng thử khi tính năng trợ lý ra mắt.
MCP · Python · Multi-agent AI · GCP · Compute Engine · Cloud Run · Cloud SQL
thg 5 2025 — thg 8 2025
Thực tập sinh — Nghiên cứu & triển khai LLM
Sofeast Ltd.
- Xây pipeline RAG LangChain + FAISS trả lời câu hỏi của nhân viên từ tài liệu nội bộ kèm trích dẫn, giảm 20% câu hỏi lặp lại giữa đồng nghiệp.
- Benchmark 5 LLM mã nguồn mở (Llama 3, Mistral, Gemma, Qwen, Deepseek) với API độc quyền về độ trễ, chi phí token và chất lượng, dùng cùng một bộ đánh giá tự động trước khi đề xuất mô hình triển khai.
- Tinh chỉnh prompt và cấu hình retrieval (top-k, bộ lọc, stop sequences) để giảm ảo giác, kiểm tra mọi thay đổi trên cùng một bộ câu hỏi cố định.
- Tài liệu hóa cấu hình pipeline và trường hợp lỗi để kỹ sư full-time mở rộng hoặc debug sau kỳ thực tập.
RAG · LangChain · FAISS · LLM · Python · Llama · Mistral · Prompt engineering
Học vấn
thg 8 2024 — 2027-12 — Dự kiến
Cử nhân Khoa học Máy tính (B.S. CS)
San Francisco Bay University · Fremont, CA
Cử nhân Khoa học Máy tính (B.S., dự kiến tốt nghiệp tháng 12/2027). GPA: 3,89. Khối kiến thức gồm Cấu trúc dữ liệu, AI, Thuật toán, ML, Deep Learning, Hệ đa tác tử, Điện toán đám mây, Thị giác máy tính, NLP, MCP và FastAPI—song song áp dụng qua thực tập, hackathon và dự án cá nhân.
Data Structures · Algorithms · AI · ML · Deep Learning · Multi-Agent Systems · Cloud Computing · Computer Vision · NLP · MCP · FastAPI
thg 9 2021 — thg 6 2024
Trung học phổ thông
Trường THPT chuyên Lê Hồng Phong — Nam Định
Khóa 2024 — chuyên Hóa.
Chemistry
Dự án
- Ứng dụng terminal (Python + Textual) hiển thị đội AI agent lập trình (Claude Code, Codex) thành thú cưng pixel trong một văn phòng retro; cách mỗi con di chuyển phản ánh trạng thái thật của agent đọc từ herdr (làm việc tại bàn, bị chặn thì nhảy lên, rảnh thì ra phòng nghỉ).
- Đọc bảng công việc từ GitHub Issues hoặc file TASKS.md và diễn hoạt việc giao task: lead giao thẻ, worker nhận, thẻ đi qua Todo, Doing, Review và Done.
- Hỗ trợ hai kiểu đội: lead + workers và pipeline planner → coder → tester, mỗi kiểu có bố cục văn phòng riêng.
- CLI tmv tạo, khởi động và dừng đội (new, up, down), quản lý task, tin nhắn và kiểm tra hệ thống (task, send, doctor).
- Bot Telegram tùy chọn: nhắn cho đội từ điện thoại, duyệt quyền của agent bằng nút bấm, nhận thông báo khi agent bị chặn hoặc thẻ chờ review; không mở cổng, token lưu ngoài dự án.
- Phát hành trên PyPI (pip install tomville, v0.2.1) với 283 test và CI trên Ubuntu và macOS.
Python · Textual · TUI · Multi-agent · Claude Code · Codex · GitHub Issues · Telegram · PyPI
- Trợ lý giọng nói thời gian thực trên OpenAI Realtime API—luồng âm thanh đầu vào với đường đi tới tool call và cập nhật UI độ trễ thấp.
- Orchestrator định tuyến ý định người dùng tới các agent chuyên biệt (email, lịch, tìm web, nhắn tin, knowledge base) với bàn giao rõ ràng thay vì một prompt khối.
- Cơ chế quyền: hành động nhạy cảm (gửi mail, tự động hóa OS) chỉ chạy sau khi đúng chính sách xác nhận.
- SPA React/Vite nối backend Python WebSocket; điều phối với Pydantic AI để đầu ra có cấu trúc và schema tool an toàn hơn.
- Tích hợp API bên thứ ba—Resend, Serper—và hook tự động hóa macOS khi cần thao tác cục bộ.
- Trace Logfire qua từng bước orchestrator để debug đa lượt mà không đoán agent nào rơi ngữ cảnh.
OpenAI Realtime API · Pydantic AI · React · Vite · Python · WebSocket · Multi-agent · LLM
- Xây thư viện tensor và engine autograd bằng C++ có binding Python—tensor, view và lan truyền ngược kiểu PyTorch, viết để dễ đọc.
- Đồ thị tính toán động với các phép tính gradient dạng module (Add, Multiply, ReLU, Dot) để thêm phép mới mà không viết lại engine.
- Cài đặt autodiff ngược với thứ tự topo đúng cho tensor dùng nhiều lần.
- Đóng gói pip install ttorch: API Python → binding pybind11 → lõi C++ → autograd.
- Tự động phát hành bằng cibuildwheel và GitHub Actions: 15 bản wheel cho Linux, Windows và macOS (Apple Silicon và Intel) trên Python 3.11–3.13, đẩy lên PyPI khi gắn tag.
C++ · Python · pybind11 · Autograd · Deep Learning · PyPI
- Pipeline thị giác hai tầng: YOLOv11n tìm khuôn mặt trong luồng webcam; bộ phân loại dự đoán một trong bảy cảm xúc cho mỗi khuôn mặt.
- Dùng ViT-B/16 đóng băng để trích đặc trưng (vector 768 chiều), đưa vào lớp hồi quy logistic tự viết bằng PyTorch, huấn luyện bằng L-BFGS.
- Tự viết vòng huấn luyện và đánh giá (accuracy, precision, recall, F1, ma trận nhầm lẫn), kiểm chứng trên 5 lần chia dữ liệu phân tầng 70/15/15.
- Đạt 73,5% độ chính xác trên tập Facial Expression Dataset (Kaggle), so với 14% nếu đoán ngẫu nhiên.
Computer Vision · PyTorch · YOLO · ViT · Real-time
- Giao diện React/JavaScript tương tác vẽ mê cung và hoạt họa biên tìm kiếm khi thuật toán mở nút.
- Triển khai BFS, flood fill và biến thể tìm kiếm ngẫu nhiên với cùng interface để so sánh hành vi.
- Hỗ trợ kích lưới cấu hình được và tường sinh ngẫu nhiên có seed xác định để demo lặp lại được.
- Hiển thị số liệu trực tiếp—số nút mở rộng, độ dài đường, thời gian—để đối chiếu độ phức tạp với trực giác.
- Có tooling Python cho thí nghiệm batch; UI ưu tiên từng bước cho pedagogy.
Algorithms · Python · React · JavaScript · Visualization
Bài viết
Bản nháp / đang làm. So sánh phục chế tự động hoàn toàn, lai (AI + con người rà soát), và không dùng AI cho ảnh chiến tranh bị hư hoặc lưu niệm. Nối khả năng với tính xác thực, niềm tin và trí nhớ tập thể; nêu rủi ro như dữ liệu thiên kiến hay chi tiết bịa; và cho rằng với tư cách bằng chứng lịch sử, cần minh bạch, giám sát, và hàng rào từ tổ chức. Có checklist phát hiện ảo giác lịch sử và kết quả sớm từ nghiên cứu vignette 50 người (lưu trữ, gia đình, khán giả mạng).
Bản nháp / tác giả chính, đang viết cùng TS. Satarupa Mukherjee. Nghiên cứu có kiểm soát về khi nào goal-biased RRT (Rapidly-exploring Random Trees) thất bại trong mê cung 2D: hơn 30.000 thử nghiệm mô phỏng, thay đổi từng yếu tố một. Chỉ một vật cản chắn đường thẳng từ điểm đầu đến đích làm tỉ lệ thành công giảm từ 77,8% xuống 24,7%, và bước nhảy tốt nhất phụ thuộc hình dạng mê cung chứ không phải một giá trị chung. Kết quả được kiểm chứng bằng nhiều phép kiểm định thống kê độc lập và một lần lặp lại 1.000 thử nghiệm riêng.
Đang đọc
- BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding— Devlin et al.[Đang đọc]
Bài BERT. Ý chính: pre-training trên corpus lớn rồi fine-tune tác vụ.
- GRE Pre Plus 2024— ETS[Đang đọc]
Đang dùng GRE Pre Plus 2024. Tài liệu tham khảo tốt cho luyện GRE.
Bài nền tảng về transformer. Ý chính: self-attention có thể thay toàn bộ tầng lặp.
Khác
thg 4 2026 — thg 3 2028
NVIDIA Certified Professional: Agentic AI
NVIDIA
- Đạt chứng chỉ NVIDIA Certified Professional — Agentic AI: mô hình thiết kế đa tác tử, dùng tool, điều phối, đánh giá và triển khai có trách nhiệm theo chương trình NVIDIA.
- Hoàn thành phần thực hành kiểm tra vòng đời agent, hành vi gắn retrieval và cân nhắc giám sát vận hành.
- Chứng chỉ hiệu lực đến tháng 3/2028; bổ sung cho công việc triển khai MCP và đa tác tử thực tế.
NVIDIA · Agentic AI · Professional · Certification · NVIDIA Certified Professional: Agentic AI
thg 4 2026
Hạng 3 — Phát hiện & ứng phó cháy rừng
Innovate Bay (BayHawk 2.0)
- Build cuối tuần trong bối cảnh Verizon Innovation Lab: kết hợp phát hiện khói/lửa từ camera (YOLOv8) với điểm nóng NASA FIRMS và dữ liệu thời tiết để củng cố hoặc bác bỏ cảnh báo.
- Thêm lớp LLM để tóm tắt chứng cứ, gán mức nghiêm trọng (thấp → critical) và đề xuất bước ứng phó cụ thể.
- Backend FastAPI, orchestration bất đồng bộ, agent PydanticAI cho prompt chuyên biệt.
- Frontend Vite + Tailwind; PostgreSQL cho nhật ký sự cố; Docker để deploy lặp lại được; CI/CD hướng tới asset trên Vercel.
- Demo trọn luồng từ cảm biến tới dashboard cho người vận hành trong thời gian hackathon.
Hackathon · Multi-agent AI · YOLOv8 · NASA FIRMS · FastAPI · PydanticAI · GPT-4o · Innovate Bay · BayHawk 2.0 · Verizon Innovation Lab · FastAPI · Python · Vite · Tailwind CSS · PostgreSQL · Docker · GitHub · Git · GitHub CI/CD · Vercel
thg 3 2026
Hackathon — KryptosProof
HackHayward (Cal State East Bay)
- Sprint bảo mật 24 giờ: red-team đa tác tử chạy công cụ thật (sqlmap, Nuclei, FFUF), khử trùng lặp và chỉ giữ lỗ hổng tái lập được.
- Nháp vá tự động có bước xác minh trước khi ghi vào báo cáo định dạng PDF có chữ ký SHA-256.
- Sandbox Docker cách ly công cụ nguy hiểm khỏi máy chủ; dashboard trực tiếp hiển thị tiến trình cho ban giám khảo.
- Nhấn mạnh chuỗi bằng chứng kỹ thuật—ít khẩu hiệu, nhiều log tái hiện được.
Hackathon · Security · Docker · Nuclei · Multi-agent · HackHayward · KryptosProof
thg 2 2026
Hạng nhất — Uniflow (ThinkNext 2026 · IEEE SFBU)
ThinkNext 2026
- Đồng hành nghề nghiệp cho sinh viên SFBU: agent tiếp nhận mục tiêu và ràng buộc; agent phản hồi CV có vòng phản hồi có cấu trúc.
- RAG nhúng danh mục môn + sự kiện campus—chunk, nhúng vector và truy hồi để câu trả lời trích dẫn thật.
- Luồng phỏng vấn giả kết hợp TTS/STT của OpenAI với prompt chấm điểm kiểu STAR cho luyện nói hoặc gõ.
- Vỏ Streamlit để lặp nhanh khi chấm; agent module hóa với pattern điều phối PydanticAI.
- Phần pitch nhấn mạnh cá nhân hóa có trách nhiệm—ghi log rõ khi gợi ý chạm dữ liệu học thuật nhạy cảm.
Hackathon · PydanticAI · RAG · OpenAI · TTS · STT · Streamlit · SFBU · Career · ThinkNext 2026 · Winner
thg 10 2025
Hạng 2 — Bit for Bit (biên lai → tồn kho)
Innovate Bay (BayHawk 1.0)
- Hạng mục BayHack 2025: chụp biên lai trên điện thoại → OCR → MongoDB có cấu trúc → trợ lý hội thoại đối chiếu số lượng tồn.
- Thiết kế prompt + guardrail retrieval để chủ SMB truy vấn kho mà không lộ biên lai không liên quan.
- Full stack kết hợp dịch vụ Node.js, tiện ích Python cho OCR, cổng FastAPI và OpenAI cho đối thoại đối chiếu.
- Pitch và demo trực tiếp cùng nhóm—nhấn mạnh chênh lệch so với bảng tính hỗn loạn.
- Rút kinh nghiệm về kỷ luật schema—đối chiếu tồn kho dễ sai khi danh mục biên lai trôi dạt.
Hackathon · BayHack · OpenAI API · MongoDB · FastAPI · Node.js · Python · OCR · Inventory
Hiện tại
Phát hành Tomville 0.2.x trên PyPI: văn phòng retro trong terminal nơi các AI agent lập trình (Claude Code, Codex) đi lại như thú cưng pixel, có bảng công việc từ GitHub Issues và bot Telegram để điều khiển đội từ điện thoại.
Bắt đầu nghiên cứu hoạch định chuyển động robot cùng TS. Satarupa Mukherjee (SFBU School of Engineering): hơn 30.000 thử nghiệm mô phỏng về khi nào goal-biased RRT thất bại; bài báo với mình là tác giả chính đang được viết. Kết thúc vai trò thành viên sáng lập tại Quiche.
Đang viết hai bài: phục chế ảnh chiến tranh bằng AI (đạo đức + nghiên cứu vignette) và RRT với công thức mê cung dạng vector. Repo công khai: TTorch (autograd C++/Python), Desir (trợ lý đa tác tử), stack cảm xúc thời gian thực, trực quan mê cung. Siết lại trang tối giản cho khớp thực tế.
Hạng ba Innovate Bay (BayHawk 2.0) với stack cháy rừng: YOLOv8 + NASA FIRMS + ngữ cảnh thời tiết, kết hợp pipeline LLM đa tác tử (PydanticAI, GPT-4o, FastAPI) cho mức độ nghiêm trọng và kế hoạch ứng phó.
Cuối tuần HackHayward: KryptosProof—đa tác tử dùng công cụ tấn công thật (sqlmap/Nuclei/FFUF), sandbox Docker, bảng điều khiển trực tiếp, báo cáo có chữ ký cho góc bảo mật vibe-coding.
Liên hệ
Mình rất sẵn lòng trò chuyện về deep learning, mã nguồn mở, hay những bài toán thú vị. Mình rất vui nếu được hợp tác với những bạn có chung đam mê này.