Angular Steering là phương pháp điều chỉnh hành vi phản hồi của mô hình ngôn ngữ lớn bằng cách can thiệp vào các biểu diễn bên trong mô hình.
Torilab nghiên cứu cơ chế nền tảng bên trong mô hình AI và phát triển các phương pháp điều hướng hành vi AI một cách chính xác và linh hoạt, hướng tới những hệ thống AI nhận thức cảm xúc, tương tác và thích ứng sâu hơn với con người.
Nghiên Cứu. Phát Triển. Triển Khai.
Được chọn vào nhóm Top ~3% tại NeurIPS 2025, một trong những hội nghị AI hàng đầu thế giới. Công trình “Angular Steering” của Torilab, thực hiện cùng nhà nghiên cứu thuộc Đại học Quốc gia Singapore (NUS), chính thức đạt danh hiệu Spotlight. Chúng tôi điều hướng hành vi LLM trong không gian hình học, mang lại khả năng điều chỉnh phản hồi AI liên tục, ổn định và chính xác.
Bốn trụ cột công nghệ tạo nên nền tảng nghiên cứu của Torilab: từ tìm hiểu cách hành vi được biểu diễn bên trong mô hình, đến phát triển phương pháp điều hướng hành vi và mở rộng sang AI nhận thức cảm xúc.
Nghiên cứu cách các đặc trưng hành vi được biểu diễn trong không gian kích hoạt và cách có thể can thiệp vào những biểu diễn đó để điều hướng hành vi của mô hình. Đây là nền tảng để hiểu và kiểm soát AI từ bên trong, thay vì chỉ qua câu lệnh.
Phương pháp điều biến hành vi mô hình ngôn ngữ bằng cách xoay các vector kích hoạt trong một không gian con để đưa biểu diễn của mô hình về phía hoặc ra xa một hướng hành vi mục tiêu. Phương pháp cho phép tăng hoặc giảm các hành vi như từ chối hay tuân thủ yêu cầu ngay trong quá trình suy luận.
Xem Nghiên Cứu →Phương pháp lựa chọn các vector kích hoạt đáp ứng điều kiện liên quan đến đặc trưng mục tiêu trước khi thực hiện điều hướng, giúp điều khiển hành vi có chọn lọc, ổn định và linh hoạt hơn. Nhờ đó phản hồi vẫn mạch lạc khi được điều hướng, phù hợp với những ứng dụng cần độ ổn định cao.
Mở rộng hướng nghiên cứu điều hướng hành vi vào các bài toán điều hướng cảm xúc và các hệ thống AI tương tác đa phương thức, hướng tới khả năng phản hồi phù hợp hơn với trạng thái và ngữ cảnh của con người. Mục tiêu là những avatar AI phản hồi tinh tế hơn theo cảm xúc người dùng.
Đảm nhiệm toàn bộ vòng đời phát triển hệ thống AI, từ thiết kế, tích hợp mô hình đến hạ tầng vận hành và liên tục cải tiến sản phẩm. Nền tảng công nghệ của Torilab mang đến tương tác avatar theo thời gian thực, có khả năng nhận biết cảm xúc, được tối ưu cho hiệu năng, cá nhân hóa và an toàn. Mỗi công nghệ dưới đây được ghi rõ trạng thái hiện tại và được áp dụng tùy theo yêu cầu của từng sản phẩm.
Tích hợp mô hình, điều khiển hội thoại, quản lý bộ nhớ, cá nhân hóa và điều phối AI (AI orchestration).
Lớp điều phối do Torilab tự phát triển, quản lý prompt engineering, bộ nhớ phiên, truy xuất và đối chiếu thông tin (retrieval & grounding), cùng khả năng thích ứng ngữ cảnh theo thời gian thực. Nhờ đó hội thoại mạch lạc, persona nhất quán và mô hình được sử dụng hiệu quả.
Kiến trúc đa tác nhân dạng mô-đun giúp avatar xử lý nhiều tác vụ như đặt lịch hẹn, chụp và quản lý danh thiếp, ghi nhớ dài hạn, chuyển đổi ngữ cảnh và truy xuất thông tin theo thời gian thực. Avatar vì thế không chỉ là người bạn trò chuyện mà còn là trợ lý cá nhân.
Sử dụng hồ sơ người dùng, ngữ cảnh lịch sử và tín hiệu sở thích để cá nhân hóa hội thoại. Bộ nhớ dài hạn và hành vi thích ứng đang tiếp tục được tăng cường qua nhiều phiên tương tác.
Phân tích và tạo hình ảnh, xử lý giọng nói, đồng bộ chuyển động môi và biểu cảm avatar.
Quy trình nhận diện cảm xúc đa phương thức xử lý đầu vào từ tin nhắn văn bản, giọng nói và biểu cảm khuôn mặt (qua camera). Các mô hình được tối ưu về độ trễ và độ chính xác cho suy luận theo thời gian thực.
Engine TTS do Torilab tự phát triển, tập trung vào ngữ âm và ngữ điệu tiếng Nhật. Engine cho phép điều chỉnh mức độ thân mật và có dải cảm xúc phong phú, tạo giọng nói tự nhiên, phù hợp ngữ cảnh với chất lượng âm thanh ổn định.
Khi nhận diện được cảm xúc người dùng, hệ thống điều phối âm thanh và hình ảnh của avatar để biểu đạt cảm xúc tương ứng. Torilab đã xác định lộ trình kỹ thuật cho chuyển đổi mượt mà giữa các cảm xúc phức tạp như sợ hãi, ngạc nhiên, tức giận.
Quản lý dữ liệu, xác thực tài khoản, thanh toán, thông báo và kết nối dịch vụ bên ngoài.
Xây dựng hạ tầng suy luận AI (inference) và phân phối, giám sát hệ thống, tối ưu hiệu năng và xử lý sự cố.
Phát triển các bộ phân loại cảm xúc gọn nhẹ chạy trực tiếp trên thiết bị, giảm phụ thuộc vào tài nguyên GPU trên đám mây. Cách tiếp cận này giúp giảm độ trễ và chi phí, hỗ trợ mở rộng toàn cầu và duy trì trải nghiệm nhất quán trên môi trường di động.
Phát triển ứng dụng di động, ứng dụng web, giao diện người dùng và công cụ quản trị.
Kiểm thử hệ thống, đánh giá đầu ra AI, xác minh chất lượng phát hành và liên tục cải tiến.
Công nghệ do Torilab phát triển được kết hợp với các mô hình và dịch vụ từ bên thứ ba, và chỉ được đưa vào sản phẩm khi đáp ứng yêu cầu đánh giá kỹ thuật của từng hệ thống.
Xem Tất Cả Sản Phẩm →Công bố nghiên cứu, ra mắt sản phẩm và các cột mốc hợp tác của Torilab.
Cảm ơn quý vị đã luôn tin dùng AI AVATAR.
Phương pháp điều hướng hành vi của mô hình ngôn ngữ lớn bằng cách xoay các vector trong không gian kích hoạt.
Khi AI ngày càng có khả năng nhận biết và điều hướng hành vi, nghiên cứu và phát triển công nghệ cần đi cùng trách nhiệm với con người, dữ liệu và ứng dụng thực tế.
Chú trọng bảo vệ dữ liệu người dùng và quản lý quyền truy cập trong quá trình phát triển và vận hành hệ thống AI.
Kiểm thử và đánh giá phản hồi của AI trước và trong quá trình vận hành.
Phát hiện, đánh giá và xử lý các phản hồi không phù hợp theo cơ chế kiểm soát áp dụng cho từng hệ thống.
Torilab kết nối tri thức học thuật và năng lực kỹ thuật để cùng đối tác nghiên cứu chuyên sâu và đồng phát triển sản phẩm, dịch vụ AI theo mô hình chia sẻ doanh thu.
Kết nối với các nhà nghiên cứu và tổ chức học thuật để cùng khám phá những bài toán AI nền tảng, trao đổi tri thức và phát triển các hướng nghiên cứu mới.
Kết hợp năng lực nghiên cứu và kỹ thuật để đánh giá, tích hợp và phát triển các giải pháp AI phù hợp với yêu cầu của từng hệ thống.
Cùng đối tác nghiên cứu, xây dựng và phát triển sản phẩm hoặc dịch vụ AI dựa trên thế mạnh, nguồn lực và mục tiêu hợp tác của các bên, cùng chia sẻ doanh thu từ dịch vụ.