BelumindScience
envi

Belumind Science

Những bài toán khó trong AI và phần mềm — của chúng tôi, và của khách hàng

Chúng tôi xây dựng và vận hành sản phẩm của riêng mình, đồng thời nhận dự án AI và phần mềm cho khách hàng. Đằng sau cả hai là quá trình nghiên cứu bền bỉ về cách xây dựng và vận hành phần mềm, AI — được viết ra đầy đủ, kể cả những câu hỏi chưa có lời đáp.

Xem sản phẩmĐặt lịch gọi
  • 5 sản phẩm đang vận hành
  • 3 dự án khách hàng
  • 1 bài báo đã công bố

Chúng tôi làm gì

Cùng một năng lực cho sản phẩm của chúng tôi và dự án của bạn

Bốn mảng công việc, và không mảng nào dừng lại ở bản demo. Mỗi mảng phục vụ một thứ đang được dùng thật — sản phẩm của chúng tôi hoặc hệ thống của khách hàng — hoặc một thứ chúng tôi đang từng bước hướng tới.

  • Sản phẩm & dự án cho khách hàng

    Phần mềm đã đến tay người dùng — của chúng tôi và của khách hàng

    Chúng tôi làm đến khi sản phẩm thành thứ người ta dùng mỗi ngày. Sản phẩm của chính chúng tôi — công cụ chuyển PDF sang Word cho người làm báo cáo tài chính, trợ lý trả lời dựa trên pháp luật Việt Nam, ứng dụng Mac giữ mọi thứ trên máy bạn — và AI, phần mềm làm riêng cho khách hàng khi không có giải pháp sẵn nào phù hợp. Khi được dùng thật là lúc mọi lựa chọn thiết kế được kiểm chứng.

    • Ứng dụng web
    • Mac
    • Tiện ích trình duyệt
    • Dự án khách hàng

  • Công nghệ mới

    Những bài toán mà công cụ có sẵn bỏ cuộc sớm

    ARMT gửi một tệp qua mọi kết nối mà hai thiết bị cùng có, cùng một lúc — từ rất chậm đến rất nhanh — và khi một kết nối rớt, nó chỉ chuyển phần việc sang các kết nối còn lại thay vì báo lỗi. Đo xem các kết nối đó thực sự hoạt động thế nào chính là phần nghiên cứu đằng sau.

    • Truyền tệp
    • Nhiều kết nối cùng lúc
    • Wi-Fi, Bluetooth & di động

  • Thiết kế hệ thống

    Những khối rõ ràng, không phải sơ đồ để rồi lỗi thời

    Chúng tôi chia hệ thống thành những phần rõ ràng với quy ước thống nhất giữa chúng, và chừa chỗ để gắn thêm những phần chưa xây. Sự cố được tính trước như một chuyện bình thường, không phải bất ngờ — điều phần lớn quyết định một hệ thống có còn chạy tốt sang năm thứ hai hay không.

    • Các phần rõ ràng
    • Dễ mở rộng
    • Sẵn sàng cho sự cố

  • AI làm việc thật

    AI đủ nhỏ để kiểm chứng, kết quả giữ nguyên cấu trúc

    Đọc tài liệu scan và dựng lại bảng biểu chính xác, trả lời câu hỏi dựa thẳng trên văn bản pháp luật gốc, và chuyển giọng nói thành văn bản kèm bản dịch và tóm tắt. Mô hình ngôn ngữ ký hiệu chúng tôi đã công bố chỉ 0,74 MB và trả lời trong 3,02 mili giây trên bộ xử lý thông thường — giữ AI nhỏ gọn, kiểm chứng được là một lựa chọn, không phải giới hạn.

    • Đọc bản scan
    • Trả lời có nguồn
    • Giọng nói & dịch thuật
    • Chạy trên máy thường

Đang vận hành

Những gì chúng tôi phát hành

Tất cả 5 sản phẩm →

Dự án khách hàng

Mang bài toán đến cho chúng tôi

Song song với sản phẩm của mình, chúng tôi nhận dự án AI và phần mềm cho khách hàng — những bài toán không công cụ có sẵn nào giải được, khi AI phải chạy ở nơi khác thường, hoặc khi hệ thống phải tiếp tục hoạt động dù một phần bị hỏng. Dưới đây là một vài dự án như vậy.

Đặt lịch gọicontact@belumind.com
  • AI phải chạy trên điện thoại hay máy tính thông thường, hoặc với ngân sách quá eo hẹp để trả tiền dịch vụ trực tuyến cho mỗi lần dùng.
  • Xử lý tài liệu mà vẫn giữ nguyên bố cục — bảng, cột, ý nghĩa — chứ không chỉ lấy ra phần chữ.
  • Một hệ thống vẫn tiếp tục chạy, chậm hơn nếu cần, khi một dịch vụ, đường mạng hay thiết bị bị ngắt.
  • Rà soát cách một hệ thống được dựng lên khi thay đổi còn rẻ, thay vì đợi đến năm thứ hai.

Dự án tiêu biểu

3 dự án
  • JICEETài liệu phát triển bền vững

    Báo cáo phát triển bền vững vượt qua được núi giấy tờ

    Báo cáo phát triển bền vững (ESG) đổ về như một núi tài liệu — báo cáo, chứng nhận, hồ sơ ở đủ mọi định dạng mà mỗi nhà cung cấp gửi. Chúng tôi xây hệ thống biến đống tài liệu đó thành dữ liệu gọn gàng, ai cũng kiểm tra được: lấy ra những con số quan trọng, giữ nguyên bảng biểu và ngữ cảnh của chúng, và gắn mỗi con số với đúng trang đã đọc ra nó.

    • ESG
    • Đọc tài liệu
    • Lấy số liệu
    • Dễ kiểm tra
  • Ngân hàng thương mại Việt NamXác minh danh tính trực tuyến

    Mở tài khoản mà không cần đến chi nhánh

    Mở tài khoản trực tuyến chỉ khả thi khi ngân hàng chắc chắn ai đang ở phía bên kia camera. Chúng tôi xây AI đưa ra quyết định đó: đọc căn cước Việt Nam, kiểm tra khuôn mặt trước camera có khớp với ảnh trên thẻ, và phân biệt người thật đang có mặt với ảnh chụp, video quay sẵn hay khuôn mặt do máy tạo ra. Hệ thống chạy trên chiếc điện thoại khách hàng đang có, trong bất kỳ điều kiện ánh sáng nào, và phải đúng — cái giá của một câu trả lời sai là một tài khoản gian lận hoặc một khách hàng bị từ chối.

    • Xác minh danh tính
    • Nhận biết người thật
    • So khớp khuôn mặt
    • Đọc căn cước
    • Ngân hàng
  • GPROTìm tín hiệu trong nhiễu

    Dạy AI nghe ra thứ không nên có mặt

    Phép đo mất chính xác khi tín hiệu thật bị vùi trong nhiễu. Chúng tôi xây AI tìm ra nó — tách tín hiệu thật khỏi can nhiễu để các phép đo phía sau đáng tin. Dữ liệu đầu vào sạch hơn, ít số đo sai hơn, và được tinh chỉnh cho đúng điều kiện thực tế thay vì một bài thử trong phòng thí nghiệm.

    • Làm sạch tín hiệu
    • Huấn luyện AI
    • Độ chính xác
    • Phát hiện

Công bố đầy đủ

Nghiên cứu và kỹ thuật, công khai

Bài báo kèm đầy đủ số liệu chứng minh, và những bài viết mô tả bài toán từ trước khi có lời giải. Cả hai cho thấy cách chúng tôi suy nghĩ — không phải quảng cáo cho sản phẩm.

Bài báo mới nhất

CSF: Contrastive Semantic Features for Direct Multilingual Sign Language Generation

Một cách dịch thẳng từ bất kỳ ngôn ngữ nói nào sang ngôn ngữ ký hiệu, bằng cách nắm ý nghĩa của câu trước thay vì từng chữ. Cách này nhận đúng các chi tiết chính 99,03% số lần trên bốn ngôn ngữ, với một mô hình AI rất nhỏ chỉ 0,74 MB, trả lời trong 3,02 mili giây trên bộ xử lý thông thường.

Xem trên arXivTất cả nghiên cứu →

Bài viết mới nhất

12 phút đọc

denseflux: Bỏ qua phần lớn FFN của một LLM dense trên Apple Silicon

Độ thưa kích hoạt, một kernel Metal, và những gì không hiệu quả trên đường đi. Trên ProSparse-Llama-2-7B mỗi token chỉ có 11,2% neuron FFN hoạt động; bỏ qua phần còn lại làm perplexity tăng +0,44% và giúp FFN nhanh hơn khoảng 2,05× trên M4 Pro. Mô hình SwiGLU, cụm cố định và bộ dự đoán rẻ đều không mang lại lợi ích.

Đọc bài viếtTất cả bài kỹ thuật →

Bắt đầu từ đâu cũng được

Sản phẩm, bài báo và các bài viết kỹ thuật đều dẫn qua lại lẫn nhau. Chọn thứ bạn muốn đọc trước — hoặc cứ liên hệ với chúng tôi.

Xem sản phẩmĐọc bài kỹ thuật

hoặc email hello@belumind.com