Đây là model dự đoán về AI CoT bây giờ(o3, o1, deepseek,..v.v)

Phác thảo cơ chế cho một “AI Reasoning Model + CoT”

(hiển thị được “tư duy” mạch lạc qua bong bóng Thinking)

1. Các mục tiêu thiết kế

Mục tiêu	Diễn giải ngắn
1. Reasoning “thật”	Mô hình lập kế hoạch, suy luận, tự kiểm trước khi trả lời – không chỉ “tự hoàn thành prompt”.
2. Dễ theo dõi	Luồng suy nghĩ hiển thị dưới dạng ngôn từ mượt mà (“Tôi đang nghĩ rằng…”) thay vì CoT lủng củng, ký hiệu, liệt kê token.
3. Linh hoạt bảo mật	Có thể ẩn/hiện tư duy (bong bóng Thinking), giúp mô hình vừa tuân thủ chính sách riêng tư vừa cho người dùng khả năng “soi” logic.
4. Hiệu suất & kiểm chứng	Khả năng tự đánh giá, sửa lỗi (self-critique) và giải thích vắn tắt lý do chọn đáp án.

2. Kiến trúc tầng – “Thinking First, Talking Later”

text
┌────────────┐
│  Input UI  │
└─────┬──────┘
      ▼
┌──────────────────────────┐  ① Pre-Processor
│ Chuẩn hóa + Nhận diện   │  (ngôn ngữ, ý định, ràng buộc)
└─────┬────────────────────┘
      ▼
┌──────────────────────────┐  ② Task Decomposer
│ Tách vấn đề → các sub-task│
│ + Sinh “Plan Sketch”      │
└─────┬────────────────────┘
      ▼
┌──────────────────────────┐  ③ Reasoner Loop
│   a. Generate step       │
│   b. Evaluate step       │
│   c. Store vào Scratchpad│
└─────┬────────────────────┘
      ▼
┌──────────────────────────┐  ④ Verifier / Critic
│ Kiểm thử, phản biện,      │
│ tính xác suất (self-cons.)│
└─────┬────────────────────┘
      ▼
┌──────────────────────────┐  ⑤ Summarizer
│ Nén scratchpad → “bubble”│
│ (ngôn ngữ tự nhiên)      │
└─────┬────────────────────┘
      ▼
┌──────────────────────────┐  ⑥ Final Answer Generator
│ Hợp nhất “bubble” + đáp  │
│ án ngắn gọn              │
└──────────────────────────┘

3. Chi tiết từng khối

3.1 Task Decomposer

• Học theo kiểu “ReAct” hoặc “Tree-of-Thought”: tách nhiệm vụ, gán ưu tiên, xác định milestone truy vấn.
• Đầu ra: Plan Sketch (ví dụ: “Bước 1 tóm tắt đề, B2 tìm kiến thức, B3 suy luận, B4 kiểm chứng, B5 viết tóm tắt”).

3.2 Reasoner Loop

text
for step in PlanSketch:
    thought = generator(context, scratchpad)
    score   = evaluator(thought, goal)
    if score < τ: sửa thought
    scratchpad.append(thought)

• Có thể sampling nhiều phương án (self-consistency) rồi chọn/thống kê.
• Sử dụng công cụ ngoài (search web, code executor) nếu cần.

3.3 Verifier / Critic

• Áp dụng kỹ thuật “proof-reading LLM”, “chain-of-verify”, hoặc ràng buộc logic (SAT/SMT) để check kết quả trung gian.
• Phát hiện mâu thuẫn, vòng lặp, hallucination; yêu cầu Reasoner “re-think”.

3.4 Summarizer → Bubble

• Sao chép ý chính của scratchpad, quy về ngôn ngữ mượt:

“Tôi đang cân nhắc hai giả thuyết A và B; A có vẻ hợp lý hơn vì…, tuy nhiên B…”.
• Mỗi bubble đánh nhãn độ tin cậy (%).
• Cho phép max_tokens cố định (ví dụ 100) để tránh làm lộ toàn bộ nội dung nội bộ nếu chính sách yêu cầu ẩn.

4. Giao diện “đám mây suy nghĩ” (Thinking Bubble UI)

plaintext
┌──────────────────────────────┐
│ Q: Vì sao trời có màu xanh?  │
│                              │
│ [💭 Xem AI đang nghĩ gì]     │ ← nút toggle
└──────────────────────────────┘

Nếu click:
────────────────────────────────
💭 AI đang suy nghĩ… (ver.1)
“Tôi đang hồi tưởng kiến thức
tán xạ Rayleigh. Tính xem bước
sóng ánh sáng xanh ~450-495 nm
tán xạ mạnh hơn đỏ…”
────────────────────────────────

• Có thể hiển thị nhiều lớp bubble (Plan, Reason, Critic).
• Cho phép ẩn tự động sau X giây hoặc khi người dùng thu gọn.

5. Kiểm soát độ chi tiết “tư duy”

Cấp	Nội dung hiển thị	Dùng khi
0	Không bubble	Mặc định, tuân thủ CS bảo mật.
1	Mini-summary (≤2 câu)	Người dùng tò mò, không cần chi tiết.
2	Full bubble (toàn văn)	Chế độ developer / nghiên cứu.

Chế độ được chuyển qua toggle hoặc param API explain_level.

6. Đo lường & tinh chỉnh

Human-eval: chấm điểm “hiểu logic” khi đọc bubble.
Automatic BLEU / ROUGE giữa bubble và reasoning thật (chỉ dùng offline).
A/B test: tỉ lệ người dùng click bubble, tỉ lệ họ “oke” câu trả lời.

7. Công nghệ/thuật toán đề xuất

• Backbone: LLM ≥ 13B tham số (đủ giữ context dài).
• Fine-tune LoRA với data CoT chất lượng cao (Edits thành câu “tôi đang nghĩ…”).
• Use Retrieval-Augmented Generation (RAG) để giảm hallucination.
• Có thể thêm toolformer (calculator, API search).
• Nếu cần explicit planning: “LLM-as-planner” + “LLM-as-executor” tách 2 model.

8. Mẫu pseudo-API

python
payload = {
  "question": "Giải thích nghịch lý Monty Hall?",
  "explain_level": 1,   # 0/1/2
  "temperature": 0.3
}
resp = ai_reasoner(payload)
print(resp["answer"])
if payload["explain_level"]>0:
    print(resp["bubble"])

9. Rủi ro & biện pháp

Rủi ro	Giảm thiểu
Lộ dữ liệu nhạy cảm trong chain-of-thought	Tóm tắt + lọc PII, profanity trước khi bubble.
Tăng latency	Gộp bước Summarizer vào pipeline không đồng bộ; cache bubble.
Người dùng hiểu sai “bong bóng” là sự thật tuyệt đối	Thêm disclaimer: “Đây là suy nghĩ mô hình, có thể chưa chính xác 100%”.

10. Kết luận

Bằng cách tách planning / reasoning / verifying khỏi trả lời, rồi “nén” suy nghĩ thành bong bóng ngôn ngữ tự nhiên, ta vừa giữ được chiều sâu lập luận, vừa mang lại trải nghiệm minh bạch và thân thiện. Mô hình có thể “suy nghĩ thật” (có kế hoạch, tự kiểm lỗi) và người dùng được quyền “ngó” vào đầu AI khi cần – nhưng dưới dạng câu chữ mạch lạc, dễ theo dõi, không còn rối rắm ký tự đặc biệt như CoT thô sơ ngày xưa.

bạn thấy Model AI đó giải thích có đúng với cơ chế hiện nay chứ

Đây là model dự đoán về AI CoT bây giờ(o3, o1, dee...

سؤال