Tin tức & Nghiên cứu R&D
Nơi Innovision chia sẻ kết quả thực nghiệm, bài học triển khai Edge AI/LLM thực tế và góc nhìn chuyên sâu từ các chuyên gia công nghệ đầu ngành.
Dữ liệu chưa sạch: 3 bài học từ dự án OCR cho logistics
Triển khai hệ thống nhận diện hóa đơn vận đơn tự động đòi hỏi chiến lược xử lý dữ liệu đầu vào không hoàn hảo cực kỳ nghiêm ngặt.
Edge inference cho camera giám sát: khi nào nên và không nên
Một phân tích kỹ thuật chuyên sâu về sự cân bằng giữa hiệu suất xử lý phần cứng tại biên và băng thông truyền tải đám mây.
Human-in-the-loop: thiết kế quy trình QC cho AI trong sản xuất
Làm thế nào để kết hợp trí tuệ nhân tạo và kinh nghiệm thực tế của kiểm soát viên chất lượng nhằm đạt độ tin cậy 99.99%.
Cách chúng tôi giảm 40% thời gian xử lý đơn hàng bằng RAG
Kiến trúc hệ thống Retrieval-Augmented Generation tối ưu hóa tìm kiếm kho tài liệu vận hành tự động cho doanh nghiệp lớn.
Hợp tác chiến lược với ĐH Bách Khoa trong nghiên cứu Computer Vision
Innovision chính thức ký kết thỏa thuận phát triển tài năng trẻ và tài trợ phòng lab thực nghiệm mô hình AI thị giác máy tính.
Đặt KPI cho POC: framework đánh giá hiệu quả AI
Các bước chuẩn hóa chỉ số đo lường hiệu quả (Precision, Recall, Latency) trước khi tiến hành dự án triển khai quy mô lớn.
Sẵn sàng đưa AI vào vận hành thực tế?
Hệ sinh thái toàn diện — Vision, LLM/RAG, Document AI, Edge AI, Industrial Automation & Product R&D.