Team Naver ngày 13 cho biết đã tham dự Hội nghị quốc tế về máy học ICML 2026, đồng thời công bố các kết quả nghiên cứu trải rộng từ nâng cao năng lực mô hình AI đến physical AI. Sự kiện diễn ra từ ngày 6 đến 11/7 tại Coex, Seoul và được xem là một trong ba hội nghị AI, máy học lớn nhất thế giới, NeurIPS và ICLR.

Tại ICML 2026, Team Naver vận hành gian hàng với chủ đề “Where AI Research Becomes Reality”, giới thiệu các thành quả nghiên cứu cùng những trường hợp ứng dụng trong dịch vụ thực tế.

Các nội dung trưng bày được chia thành ba nhóm chính: tăng cường an toàn AI; tối ưu vận hành mô hình và tác tử AI; nghiên cứu về hiểu biết không gian 3D và mở rộng sang thế giới vật lý.

Công nghệ thu hút nhiều sự chú ý nhất là “Red-Teaming”, phương pháp tìm kiếm điểm yếu của mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) từ góc độ tấn công. Theo Team Naver, nhóm đã ứng dụng kỹ thuật huấn luyện mô hình tạo sinh “Stable-GFlowNet” để khắc phục có hệ thống những hạn chế của các phương pháp trước đây, như quá trình học thiếu ổn định và xu hướng lặp lại các mẫu tương tự. Nghiên cứu này được chọn vào hạng mục “Spotlight”, thuộc nhóm 2,2% bài được chấp nhận. Công nghệ cho phép kiểm thử các lỗ hổng tấn công của LLM theo nhiều kịch bản khác nhau trước khi triển khai dịch vụ.

Ở mảng tối ưu vận hành mô hình và tác tử AI, nhóm giới thiệu công nghệ hợp nhất nhiều mô hình. “SyMerge” là kỹ thuật kết hợp nhiều mô hình chuyên biệt cho các tác vụ khác nhau thành một mô hình duy nhất. Phương pháp này chỉ điều chỉnh một lớp nhưng vẫn tạo hiệu ứng cộng hưởng, qua đó đạt hiệu năng trên nhiều bộ đánh giá chuẩn trong thị giác máy tính và xử lý ngôn ngữ tự nhiên.

Team Naver cũng công bố “FlowBot”, công nghệ giúp nhiều tác tử AI phối hợp với nhau và tự xác định trình tự thực hiện công việc. Bên cạnh đó, nhóm giới thiệu một kỹ thuật phân cụm dữ liệu, huấn luyện riêng trên hàng trăm đến hàng nghìn bộ dữ liệu rồi hợp nhất một lần, nhằm cải thiện hiệu năng hậu huấn luyện cho LLM.

Ở lĩnh vực hiểu biết không gian 3D, Team Naver công bố nghiên cứu tái tạo cảnh 3D động từ video quay bằng một camera duy nhất trong điều kiện rung lắc hoặc nhòe hình. Nghiên cứu này sử dụng phương pháp ước lượng hình dạng dựa trên quỹ đạo chuyển động.

Team Naver đồng thời giới thiệu “Seoul World Model”, mô hình tái hiện Seoul trong môi trường ảo. Mô hình do Naver, Naver Labs, Viện Khoa học và Công nghệ Hàn Quốc cùng Đại học Quốc gia Seoul đồng phát triển. Theo nhóm, đây là nền tảng physical AI có thể mô phỏng dữ liệu không gian ở quy mô toàn thành phố, phục vụ huấn luyện lộ trình và hành vi cho robot.