Dương Ảnh (Tom) Nguyễn
Sinh viên CNTT · LLM · agent · Robotics · triển khai AI trọn pipeline
Giới thiệu
Mình là Dương Ảnh (Tom) Nguyễn, sinh viên ngành Khoa học Máy tính (B.S.) tại San Francisco Bay University (GPA 3,88). Mình tập trung vào LLM, truy hồi ngữ cảnh, hệ đa tác tử và triển khai thực tế—không chỉ demo.
Hằng ngày mình làm việc chủ yếu với Python, các pattern kiểu LangChain, chỉ mục vector (ví dụ FAISS), dịch vụ GCP, API kiểu FastAPI và observability để lỗi nhìn thấy được—không im lặng.
Mình là thành viên sáng lập và kỹ sư AI tại Quiche, Inc.: MCP để tính năng lấy đúng ngữ cảnh khi cần, định tuyến đa tác tử cho trợ lý (vai trò, điều phối, retrieval), và hạ tầng GCP trên Compute Engine, Cloud Run, Cloud SQL để workload mở rộng ngoài máy cá nhân.
Mình là trợ lý IT sinh viên tại SFBU: chẩn đoán tầng một cho phần cứng, phần mềm và mạng lớp học—tiếp nhận ticket, xử lý nhanh, chuyển cấp khi cần—và theo dõi kho tài sản IT để thay thế, sửa chữa và triển khai luôn có vết.
Tại Sofeast Ltd. (Nghiên cứu & triển khai LLM, tháng 2–4/2025) mình bàn giao pipeline RAG LangChain + FAISS cho Q&A tài liệu, benchmark LLM mã nguồn mở và độc quyền về độ trễ và chi phí, và siết prompt cùng cấu hình retrieval để giảm ảo giác trước khi đến người dùng.
Ngoài giờ mình phát triển Desir (trợ lý ưu tiên giọng nói trên OpenAI Realtime API, orchestrator và agent chuyên biệt, React/Vite + Python WebSocket + Pydantic AI) và TTorch (lõi tensor + autograd C++/pybind11, Python cài qua pip).
Mình có chứng chỉ NVIDIA Certified Professional — Agentic AI. Gần đây có Top 3 SFBU IEEE NVIDIA GTC Hackathon 2025 (BleuLaMuse), hạng nhất ThinkNext 2026 (Uniflow), cùng các dự án hackathon khác về bảo mật và ML ứng phó thảm họa.
Mình học bằng cách làm, viết để suy nghĩ rõ, và cố chia sẻ những gì mình học được.
Stay hungry, stay foolish — Steve Jobs
Kinh nghiệm
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 4 2026
Thành viên sáng lập, Kỹ sư AI
Quiche, Inc. (ADU Marketplace)
- Thiết kế MCP server để tính năng AI gọi ngữ cảnh có cấu trúc từ công cụ và kho dữ liệu nội bộ thay vì nhét prompt cứng.
- Phụ trách tích hợp giữa MCP và API sản phẩm—schema tool, ranh giới xác thực và xử lý khi retrieval trượt.
- Thiết kế stack đa tác tử cho trợ lý: vai trò agent rõ ràng, quy tắc điều phối và pipeline retrieval để câu trả lời bám nguồn.
- Triển khai GCP—Compute Engine cho workload cần máy ảo lâu dài, Cloud Run cho dịch vụ HTTP, Cloud SQL cho trạng thái quan hệ—cân nhắc 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 2 2025 — thg 4 2025
Thực tập sinh — Nghiên cứu & triển khai LLM
Sofeast Ltd.
- Xây pipeline RAG + FAISS để nạp tài liệu nội bộ và trả lời kiểu BI kèm trích dẫn thay vì tra cứu tay.
- Đo LLM mã nguồn mở (Llama 3, Mistral, Gemma, Qwen, Deepseek) và API độc quyền về độ trễ, chi phí token và chất lượng câu trả lời trên các mẫu truy vấn lặp lại.
- Thêm các vòng đánh giá—kiểm thử và prompt script—để so sánh mô hình trước khi chốt cấu hình.
- Tinh chỉnh prompt và cấu hình retrieval (top-k, bộ lọc, stop sequences) để giảm ảo giác và format không ổn định trên production.
- 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: 3,85. 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
- 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
- Triển khai thư viện tensor và engine autograd bằng C++ với binding Python—theo phong cách PyTorch: tensor, view và backward để học cơ chế.
- Đồ thị tính toán động với primitive gradient module (Add, Multiply, ReLU, Dot) để thêm op mới mà không viết lại cả engine.
- Autodiff kiểu lan truyền ngược với thứ tự topo đúng cho tensor dùng lại nhiều lần.
- Đóng gói `pip install ttorch`: lớp Python → pybind11 → kernel C++ → autograd, dễ đo từng tầng.
- Test độ chính xác số: so gradient số với gradient giải tích cho các op cốt lõi.
- Mục tiêu giáo dục: codebase đủ đọc để hiểu training mà không giấu sau kernel CUDA.
C++ · Python · pybind11 · Autograd · Deep Learning · PyPI
Hệ hai giai đoạn nhận diện cảm xúc từ webcam: phát hiện khuôn mặt bằng YOLOv11n, phân loại một trong bảy cảm xúc bằng mô hình hồi quy logistic tự huấn luyện. Trích xuất đặc trưng ViT-B/16 (768 chiều) và bộ phân lớp PyTorch từ đầu với L-BFGS, đo lường thủ công và quy trình huấn luyện/triển khai dạng module.
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 / đang làm. Khám phá RRT cho mê cung khi trạng thái và điều khiển thể hiện dạng vector phù hợp không gian liên tục và va chạm đơn giản. Động lực, phác thuật toán, và cách dạng vector hóa ảnh hưởng lấy mẫu, mở rộng và chất lượng đường so với tư duy dạng lưới trước.
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 3 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
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.
Thắng ThinkNext 2026 với Uniflow—đồng phi hành sự nghiệp PydanticAI cho SFBU: agent mục tiêu + CV, RAG môn/sự kiện, và phỏng vấn giả lập thoại/giọng với phản hồi kiểu STAR (demo Streamlit).
Gia nhập Quiche (sàn ADU) với tư cách sáng lập—tập trung AI/DevOps: MCP server truy hồi ngữ cảnh, thiết kế trợ lý đa tác tử, và GCP (Compute Engine, Cloud Run, Cloud SQL) cho triển khai sát sản xuất.
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.