Hành trình tự học AI
Sinh năm 2009 tại Thâm Quyến (Trung Quốc), Chen Guangyu, thường được biết đến với tên tiếng Anh Nathan Chen, hiện 17 tuổi. Trước khi được chú ý trong giới nghiên cứu AI, Chen không phải một học sinh nổi bật nhờ thành tích ở các kỳ thi học thuật. Cậu cũng không được đào tạo lập trình từ nhỏ như nhiều người vẫn hình dung về một tài năng công nghệ trẻ.
Thậm chí, trong một khoảng thời gian, ước mơ của Chen lại là trở thành vận động viên trượt tuyết. Mối quan tâm đến trí tuệ nhân tạo đến với cậu theo một cách tự nhiên hơn: bắt đầu từ sự tò mò và mong muốn tự tìm hiểu những kiến thức mới.
Thay vì đi theo một lộ trình học lập trình truyền thống, Chen tận dụng các công cụ AI để tiếp cận lĩnh vực này. Cậu tải tài liệu chuyên môn lên Gemini, đặt câu hỏi về những khái niệm chưa hiểu và tiếp tục đào sâu vấn đề thông qua các cuộc trao đổi với chatbot. Chen thậm chí còn gọi Gemini là “sư phụ” của mình.
Cách học này giúp cậu từng bước tiếp cận những nội dung phức tạp trong lĩnh vực học máy. Tuy nhiên, việc sử dụng AI không đồng nghĩa với chuyện chỉ cần hỏi chatbot là có thể trở thành nhà nghiên cứu. Chen vẫn phải tự đọc tài liệu, kiểm chứng thông tin, thực hành và tìm cách hiểu bản chất của những vấn đề kỹ thuật.
Một dấu mốc đáng chú ý đến vào tháng 5/2025, khi Chen đăng tải bài phân tích về DeltaNet - một cơ chế attention tuyến tính trong các mô hình AI - trên mạng xã hội X. Bài viết ban đầu không thu hút quá nhiều sự chú ý, bởi tài khoản của cậu khi đó chỉ có khoảng 20 người theo dõi. Tuy nhiên, nội dung này đã lọt vào mắt xanh của Yang Songlin, một nhà nghiên cứu từng học tại MIT và có đóng góp cho DeltaNet.
Từ kết nối đó, Chen có cơ hội tiếp xúc với Tilde Research, một startup AI tại Mỹ. Để chuẩn bị cho công việc, cậu chủ động học cách viết các kernel tùy chỉnh bằng Triton - công cụ phục vụ tính toán trên GPU - rồi ứng dụng chúng vào quá trình huấn luyện mô hình. Chen sau đó có khoảng 7 tuần thực tập tại công ty, với những ngày làm việc kéo dài tới 15 tiếng.
Gia nhập công ty AI ở tuổi 16, tham gia các dự án nghiên cứu nổi bật
Năm 2024, Chen được lựa chọn vào chương trình Rise - sáng kiến tìm kiếm và hỗ trợ những người trẻ có tiềm năng trên toàn thế giới của Rhodes Trust. Dự án OpenTeens do cậu thực hiện hướng tới việc giúp thanh thiếu niên tiếp cận công nghệ mã nguồn mở, đồng thời kết nối những bạn trẻ có mong muốn khởi nghiệp trong lĩnh vực công nghệ.
Tháng 11/2025, khi mới 16 tuổi, Chen gia nhập Moonshot AI, công ty công nghệ Trung Quốc đứng sau chatbot Kimi. Đây là bước tiến đáng chú ý trong hành trình của nam sinh, đưa cậu từ một người trẻ tự học AI trở thành thành viên của đội ngũ nghiên cứu tại một doanh nghiệp công nghệ đang phát triển mạnh.
Tại Moonshot AI, Chen tham gia vào các hướng nghiên cứu liên quan đến Attention Residuals (AttnRes) và Kimi Delta Attention (KDA). Đây là những kỹ thuật nhằm cải thiện cách mô hình ngôn ngữ lớn xử lý thông tin, tối ưu khả năng sử dụng bộ nhớ và hiệu quả tính toán. Những nghiên cứu này nhận được sự quan tâm từ cộng đồng AI, trong đó có những tên tuổi như Elon Musk và Andrej Karpathy.
Ngày 15/10/2026, Chen thông báo rời Moonshot AI sau khoảng một năm làm việc. Trong bài đăng trên X, cậu viết rằng quãng thời gian tại công ty là “khoảng thời gian tươi đẹp nhất cuộc đời tôi từ trước đến nay”, đồng thời cho biết mình đang hướng tới San Francisco (Mỹ).
Sau thông tin này, một số nguồn tin cho rằng Chen có thể gia nhập Discovery Loop, startup do nhà nghiên cứu AI người Việt Quốc Lê cùng các cựu nhân sự Google đồng sáng lập.
Điều khiến câu chuyện của Chen Guangyu được chú ý không chỉ nằm ở việc một người 17 tuổi tham gia nghiên cứu tại các công ty AI, mà còn ở cách cậu tiếp cận tri thức. Trong một cuộc phỏng vấn, Chen chia sẻ rằng mình học vì tò mò, chứ không phải để chứng minh điều gì với người khác. Cậu dành thời gian đọc về AI, an toàn trí tuệ nhân tạo, vật lý, vũ trụ và cả những cuốn sách về Steve Jobs.
Từ một học sinh không có xuất phát điểm quá đặc biệt trong lĩnh vực công nghệ, Chen đã từng bước tự xây dựng kiến thức, tìm kiếm cơ hội và tham gia vào môi trường nghiên cứu chuyên nghiệp. Câu chuyện của nam sinh cũng cho thấy AI có thể trở thành một công cụ hỗ trợ học tập mạnh mẽ, nhưng sự tò mò, khả năng tự học và nỗ lực kiểm chứng kiến thức vẫn là những yếu tố không thể thiếu.
Tổng hợp
Hoặc