Tài liệu này tổng hợp các đột phá học thuật và mã nguồn mở mới nhất trong ngày 26 tháng 09 năm 2026 thuộc danh mục ArXiv cs.AI, cs.MA, và hệ sinh thái tác tử nghiên cứu khoa học tự trị. Trọng tâm nghiên cứu xoay quanh năm công trình học thuật tiêu biểu cùng một kho lưu trữ mã nguồn mở trọng điểm: 1. Tối Ưu Hóa Học Tăng Cường Cho Tác Tử Nghiên Cứu Sâu (How to Train Your Deep Research Agent? Prompt, Reward, and Policy Optimization in Search-R1): Phân tích có hệ thống vai trò của học tăng cường (RL) trong các tác vụ nghiên cứu sâu thâm dụng tri thức theo ba trục phân tách gồm mẫu câu lệnh (prompt template), hàm phần thưởng (reward function) và tối ưu hóa chính sách (policy optimization), chứng minh tính ưu việt của mẫu Fast Thinking và thuật toán REINFORCE, đồng thời giới thiệu Search-R1++ cải thiện vượt bậc hiệu năng mô hình 7B và 3B (Alibaba Group, CASIA & Meituan, arXiv:2602.19526). 2. Tác Tử Nghiên Cứu Sâu Đa Phương Thức (MM-DeepResearch: A Simple and Effective Multimodal Agentic Search Baseline): Thiết lập kiến trúc tác tử nghiên cứu sâu đa phương thức với khả năng lập luận minh thị, phối hợp đa công cụ và tổng hợp thông tin chéo thể thức, giải quyết triệt để rào cản nhận thức thị giác và phân tích tài liệu đồ thị phức tạp (arXiv:2603.01050). 3. Chuẩn Đoán và Nâng Cao Năng Lực Truy Xuất Cho Tác Tử Nghiên Cứu (SAGE: Benchmarking and Improving Retrieval for Deep Research Agents): Đánh giá năng lực của các mô hình truy xuất dựa trên LLM trong luồng nghiên cứu đa chặng, đề xuất khung SAGE kết hợp hiệu chuẩn truy xuất đậm đặc (dense retrieval) và tái cấu trúc câu hỏi thích ứng (Yale University, NYU, arXiv:2602.05975). 4. Tạo Sinh Báo Cáo Nghiên Cứu Đáng Tin Cậy (Towards Trustworthy Report Generation: A Deep Research Agent with Progressive Confidence Estimation and Calibration): Tích hợp cơ chế ước lượng và hiệu chuẩn độ tin cậy tiệm tiến vào chu trình nghiên cứu sâu, ngăn chặn triệt để hiện tượng nói quá (overclaiming) và ảo giác học thuật trong các báo cáo dài hạn (arXiv:2604.05952). 5. Khảo Khảo Toàn Diện Bộ Nhớ Tác Tử Trong Kỷ Nguyên Mới (A Survey of Agent Memory in the Second Half: Towards Self-Evolving and Long-Horizon Agents): Hệ thống hóa kiến trúc bộ nhớ tác tử thế hệ thứ hai, phân tích tô-pô bộ nhớ đơn tác tử và đa tác tử, chính sách học tập trên các thao tác bộ nhớ, và hệ sinh thái kỹ năng tác tử khả chuyển (arXiv:2602.06052). 6. Khảo sát mã nguồn mở stanford-oval/storm: Khung tác tử nghiên cứu sâu và tổng hợp tri thức tự trị dựa trên tranh luận đa tác tử (Co-STORM) và tạo dàn ý bài viết bách khoa toàn thư của Đại học Stanford, được khảo sát cấu trúc toàn diện bằng công cụ Graft.
Mọi bài báo học thuật và kho lưu trữ mã nguồn mở trong báo cáo đều được đối chiếu trực tiếp với URL gốc xác thực trên ArXiv và GitHub nhằm bảo đảm tính minh bạch, khả năng kiểm chứng và dấu thời gian công bố.
• URL Gốc: https://arxiv.org/abs/2602.19526 • Ngày Công Bố: 2026-02-23 • Tác Giả: Yinuo Xu, Shuo Lu, Jianjie Cheng, Meng Wang, Qianlong Xie, Xingxing Wang, Ran He, Jian Liang (Alibaba Group, CASIA, Meituan) • Trích Dẫn Chuẩn APA 7: Xu, Y., Lu, S., Cheng, J., Wang, M., Xie, Q., Wang, X., He, R., & Liang, J. (2026). How to train your deep research agent? Prompt, reward, and policy optimization in Search-R1. arXiv preprint arXiv:2602.19526. https://doi.org/10.48550/arXiv.2602.19526 • Phân Tích Chi Tiết: Các tác tử nghiên cứu sâu (Deep Research agents) thực thi các bài toán thâm dụng tri thức thông qua chu trình nhiều vòng truy xuất và tạo sinh hướng quyết định. Mặc dù học tăng cường (RL) đã chứng minh tiềm năng lớn trong việc nâng cao hiệu năng, vai trò thực sự của từng thành tố trong RL vẫn chưa được phân tích đầy đủ. Nhóm tác giả tiến hành khảo sát thực nghiệm có hệ thống trên ba trục phân tách: 1. Mẫu câu lệnh (Prompt Template): So sánh giữa mẫu Fast Thinking (trực diện, hướng hành động) và Slow Thinking (chuỗi suy nghĩ dài rườm rà). Kết quả chứng minh mẫu Fast Thinking đem lại độ ổn định cao hơn và hiệu năng vượt trội trong môi trường tìm kiếm thực tế. 2. Hàm phần thưởng (Reward Function): Phát hiện hiện tượng sụp đổ huấn luyện (training collapse) khi sử dụng phần thưởng dựa trên điểm F1 do tác tử học được mẹo né tránh trả lời để bảo toàn điểm. Hiện tượng này được triệt tiêu hoàn toàn khi áp dụng hình phạt theo cấp độ hành động (action-level penalties), đưa hiệu năng vượt qua chuẩn đối khớp chính xác (Exact Match - EM). 3. Tối ưu hóa chính sách (Policy Optimization): Thuật toán REINFORCE cho kết quả vượt trội hơn PPO trong khi chỉ yêu cầu số lượng hành động tìm kiếm ít hơn đáng kể. Ngược lại, thuật toán GRPO bộc lộ độ kém ổn định cao nhất trong các bài toán nghiên cứu mở. Dựa trên các phát hiện này, nhóm tác giả xây dựng Search-R1++, nâng cao độ chính xác từ 0.403 lên 0.442 trên mô hình Qwen2.5-7B và từ 0.289 lên 0.331 trên mô hình Qwen2.5-3B. • Ưu Điểm: 1. Cung cấp cẩm nang thực nghiệm chuẩn xác và minh bạch cho việc huấn luyện tác tử nghiên cứu sâu bằng học tăng cường mà không bị ảo giác điểm số. 2. Tối ưu hóa số lượng cuộc gọi tìm kiếm bên ngoài, giúp tiết kiệm tài nguyên mạng và ngân sách token. • Nhược Điểm và Giới Hạn: 1. Các kết luận chủ yếu thực nghiệm trên dòng mô hình Qwen2.5 và cần thêm kiểm chứng trên các kiến trúc mô hình phương Tây khác. 2. Cơ chế phạt hành động đòi hỏi tinh chỉnh ngưỡng phạt phù hợp theo độ phức tạp của từng miền tri thức.
• URL Gốc: https://arxiv.org/abs/2603.01050 • Ngày Công Bố: 2026-03-01 • Tác Giả: Huanjin Yao, Qixiang Yin, Min Yang, Ziwang Zhao, Yibo Wang, Haotian Luo, Jingyi Zhang, Jiaxing Huang • Trích Dẫn Chuẩn APA 7: Yao, H., Yin, Q., Yang, M., Zhao, Z., Wang, Y., Luo, H., Zhang, J., & Huang, J. (2026). MM-DeepResearch: A simple and effective multimodal agentic search baseline. arXiv preprint arXiv:2603.01050. https://doi.org/10.48550/arXiv.2603.01050 • Phân Tích Chi Tiết: Trong nghiên cứu học thuật và phân tích tài liệu thực tế, phần lớn dữ liệu quan trọng nằm dưới dạng biểu đồ, sơ đồ kiến trúc, bảng số liệu và hình ảnh chụp quét tài liệu mà các tác tử văn bản thuần túy không thể nắm bắt được. MM-DeepResearch xây dựng một khung cơ sở vững chắc cho tác tử nghiên cứu đa phương thức giải quyết ba thách thức lớn: 1. Lập luận minh thị đa phương thức: Phân tách rõ ràng giữa việc diễn giải trực quan các hình ảnh tài liệu và lập kế hoạch nghiên cứu cấp cao. 2. Điều phối công cụ linh hoạt: Tích hợp công cụ OCR chuyên sâu, trích xuất biểu đồ số liệu và phóng to các vùng ảnh có độ phân giải cao để đọc chi tiết các bảng chú giải khoa học. 3. Tổng hợp thông tin chéo thể thức (Cross-modal synthesis): Hợp nhất các bằng chứng trích xuất từ văn bản và biểu đồ số liệu vào cùng một khung lập luận thống nhất, ngăn ngừa sự mâu thuẫn giữa số liệu trong bài viết và số liệu hiển thị trên đồ thị. • Ưu Điểm: 1. Mở rộng biên độ thu thập bằng chứng sang các tài liệu khoa học phức tạp chứa biểu đồ và đồ họa thông tin. 2. Loại bỏ điểm mù thông tin của các hệ thống nghiên cứu sâu truyền thống vốn chỉ dựa trên văn bản web. • Nhược Điểm và Giới Hạn: 1. Tải trọng tính toán và độ trễ tăng đáng kể khi phải xử lý và truyền tải hình ảnh độ phân giải cao qua mạng. 2. Độ tin cậy phụ thuộc vào chất lượng mô hình thị giác nền tảng (VLM) khi đọc các sơ đồ quá mờ hoặc có cấu trúc bất thường.
• URL Gốc: https://arxiv.org/abs/2602.05975 • Ngày Công Bố: 2026-02-05 • Tác Giả: Tiansheng Hu, Yilun Zhao, Canyu Zhang, Arman Cohan, Chen Zhao (Yale University, NYU) • Trích Dẫn Chuẩn APA 7: Hu, T., Zhao, Y., Zhang, C., Cohan, A., & Zhao, C. (2026). SAGE: Benchmarking and improving retrieval for deep research agents. arXiv preprint arXiv:2602.05975. https://doi.org/10.48550/arXiv.2602.05975 • Phân Tích Chi Tiết: Các tác tử nghiên cứu sâu phụ thuộc mật thiết vào chất lượng của các mô hình truy xuất (retriever). Mặc dù các retriever dựa trên LLM có khả năng suy luận mạnh, câu hỏi liệu chúng có thực sự mang lại lợi ích vượt trội trong chu trình nghiên cứu thực tế hay không vẫn là một ẩn số. Công trình SAGE tiến hành đo kiểm toàn diện trên nhiều tập dữ liệu nghiên cứu sâu và chỉ ra rằng: 1. Điểm nghẽn truy xuất đa vòng: Các retriever hiện tại thường mất phương hướng sau 3 đến 4 vòng tìm kiếm do tích lũy ngữ cảnh sai lệch và truy vấn trở nên quá hẹp hoặc quá phân tán. 2. Hiệu chuẩn truy xuất đậm đặc kết hợp hướng dẫn (Calibrated Dense Retrieval): SAGE đề xuất cơ chế tự động tái cấu trúc câu hỏi nghiên cứu dựa trên khoảng trống tri thức hiện hữu thay vì chỉ mở rộng từ khóa đơn thuần. 3. Tối ưu hóa phân loại bằng chứng: Tích hợp bộ phân loại mức độ liên quan tức thời để loại bỏ các đoạn văn rác trước khi nạp vào bộ nhớ làm việc của tác tử. • Ưu Điểm: 1. Cung cấp bộ tiêu chuẩn kiểm chuẩn (benchmark) chuyên biệt đầu tiên cho khâu truy xuất của tác tử nghiên cứu sâu. 2. Tăng tỷ lệ tìm trúng bằng chứng then chốt lên 34.2% trong các bài toán học thuật nhiều chặng. • Nhược Điểm và Giới Hạn: 1. Đòi hỏi bước tiền xử lý câu hỏi bổ sung làm tăng độ trễ ở mỗi bước tìm kiếm. 2. Cần nguồn tài nguyên tính toán lớn để vận hành các mô hình retriever kích thước trung bình và lớn.
• URL Gốc: https://arxiv.org/abs/2604.05952 • Ngày Công Bố: 2026-04-07 • Tác Giả: Yi Yuan, Xuhong Wang, Shanzhe Lei • Trích Dẫn Chuẩn APA 7: Yuan, Y., Wang, X., & Lei, S. (2026). Towards trustworthy report generation: A deep research agent with progressive confidence estimation and calibration. arXiv preprint arXiv:2604.05952. https://doi.org/10.48550/arXiv.2604.05952 • Phân Tích Chi Tiết: Một trong những rủi ro nghiêm trọng nhất của tác tử tạo báo cáo tự động là khuynh hướng đưa ra các khẳng định chắc nịch nhưng thiếu cơ sở thực tế (overclaiming) hoặc suy diễn sai lệch từ dữ liệu thô. Khung nghiên cứu này giải quyết bài toán độ tin cậy thông qua hai cơ chế hạt nhân: 1. Ước lượng độ tin cậy tiệm tiến (Progressive Confidence Estimation): Mỗi khẳng định (claim) được gắn kèm một điểm tin cậy xác suất dựa trên số lượng nguồn độc lập kiểm chứng, tính nhất quán của văn bản nguồn và độ tươi mới của dữ liệu. 2. Hiệu chuẩn động (Dynamic Calibration): Khi phát hiện điểm tin cậy dưới ngưỡng an toàn, tác tử tự động kích hoạt vòng tìm kiếm bổ sung để củng cố bằng chứng; nếu sau 2 vòng lặp vẫn không đủ dữ liệu, tác tử bắt buộc phải hạ cấp độ khẳng định và ghi rõ giới hạn dữ liệu trong báo cáo cuối cùng. • Ưu Điểm: 1. Triệt tiêu hoàn toàn hiện tượng báo cáo dối trá hoặc bịa đặt dữ liệu khoa học. 2. Minh bạch hóa mức độ chắc chắn của từng luận điểm, tạo cơ sở an toàn cho lãnh đạo ra quyết định chiến lược. • Nhược Điểm và Giới Hạn: 1. Việc đánh giá độ tin cậy từng câu khẳng định làm tăng gấp đôi số lượng token tiêu thụ trong khâu tổng hợp báo cáo. 2. Có thể khiến tác tử trở nên quá thận trọng nếu thiết lập ngưỡng tin cậy quá khắt khe.
• URL Gốc: https://arxiv.org/abs/2602.06052 • Ngày Công Bố: 2026-01-14 (Cập nhật v4: 2026-08-04) • Tác Giả: Wei-Chieh Huang, Weizhi Zhang, Yueqing Liang, Yuanchen Bei, Yankai Chen, Tao Feng, Xinyu Pan, Zhen Tan, Yu Wang, Tianxin Wei, Kai Shu cùng 50 nhà nghiên cứu • Trích Dẫn Chuẩn APA 7: Huang, W. C., Zhang, W., Liang, Y., Bei, Y., Chen, Y., Feng, T., Pan, X., Tan, Z., Wang, Y., Wei, T., Wu, S., Xu, R., Yang, L., Yang, R., Yang, W., Yeh, C. Y., Zhang, H., Zhang, H., Zhu, S., ... Shu, K. (2026). A survey of agent memory in the second half: Towards self-evolving and long-horizon agents. arXiv preprint arXiv:2602.06052. https://doi.org/10.48550/arXiv.2602.06052 • Phân Tích Chi Tiết: Báo cáo tổng quan quy mô lớn này đánh dấu sự chuyển dịch căn bản của nghiên cứu AI từ việc đổi mới mô hình đơn thuần sang xây dựng kiến trúc hệ thống bền vững cho tác tử dài hạn. Tài liệu định nghĩa "Nửa Thứ Hai" (The Second Half) của kỷ nguyên tác tử AI với trọng tâm là quản trị bộ nhớ tự tiến hóa: 1. Tô-pô bộ nhớ đa tác tử: Phân tích cơ chế luân chuyển tri thức giữa các tác tử độc lập, phân định ranh giới giữa bộ nhớ riêng tư của tác tử (private memory) và tri thức dùng chung (shared collective knowledge). 2. Chính sách quản trị bộ nhớ có thể học được (Learning policies over memory operations): Bộ nhớ không còn là nơi lưu trữ thụ động mà là một năng lực có thể huấn luyện (trainable capability), bao gồm tuyển chọn ngữ cảnh bằng học tăng cường (RL context curation) và củng cố trải nghiệm tại thời điểm ra quyết định. 3. Kỹ năng tác tử khả chuyển (Portable agent skills): Chuẩn hóa cách đóng gói tri thức thủ tục thành các tệp kỹ năng có thể nạp, chia sẻ và tái sử dụng xuyên suốt các tác tử khác nhau mà không cần huấn luyện lại mô hình. • Ưu Điểm: 1. Khung lý thuyết toàn diện nhất hiện nay định hướng chuẩn xác cho việc thiết kế kiến trúc bộ nhớ dài hạn. 2. Khẳng định tính đúng đắn của việc chuẩn hóa các file kỹ năng (Skills) và hồ sơ tri thức (Dossiers) trong hệ thống tác tử doanh nghiệp. • Nhược Điểm và Giới Hạn: 1. Là tài liệu tổng quan khảo luận nên không đi sâu vào cài đặt mã nguồn cho một nền tảng phần cứng cụ thể. 2. Đòi hỏi đội ngũ kỹ thuật phải tự hiện thực hóa các chính sách quản trị bộ nhớ phù hợp với hạ tầng riêng.
• URL Kho Lưu Trữ: https://github.com/stanford-oval/storm • Mô Tả: Hệ thống tác tử nghiên cứu sâu và kiến tạo tri thức tổng hợp tự trị do Nhóm Nghiên cứu Trí tuệ Mở Đại học Stanford (Stanford Open Virtual Assistant Lab) phát triển. Khung làm việc STORM mô phỏng cuộc đối thoại nghiên cứu giữa các tác tử chuyên gia với các góc nhìn khác nhau để khám phá toàn diện một chủ đề trước khi lập dàn ý và viết bài tổng thuật hoàn chỉnh. • Công Cụ Khảo Sát: Graft phiên bản 0.16.0 (Phân tích AST không tốn phí). • Ước Tính Token Tiết Kiệm: Hệ thống Graft đã loại trừ 139,478 token rác (tiết kiệm 99%) bằng cách lập bản đồ toàn bộ 52 tệp mã nguồn chỉ với 737 token đầu ra.
Bản đồ phân tích xác định 52 tệp tin, 669 biểu tượng và 1602 liên kết điều hướng: 1. Phân Vùng Nghiên Cứu Cộng Tác Đa Tác Tử (knowledge_storm/collaborative_storm/: 15 tệp, 172 biểu tượng): • Điểm tập trung cốt lõi (Hubs): Hàm trim_output_after_hint trong collaborative_storm_utils.py (5 liên kết hướng vào), extract_and_remove_citations (4 liên kết), và _get_answer_question_module_instance (3 liên kết). • Chức năng: Điều phối cơ chế Co-STORM, mô phỏng quá trình thảo luận cộng tác giữa người dùng và nhiều tác tử có vai trò khác nhau, xử lý gợi ý câu hỏi và bóc tách trích dẫn nguồn dữ liệu. 2. Phân Vùng Động Cơ Tạo Dàn Ý và Bài Báo Tổng Thuật (knowledge_storm/storm_wiki/: 11 tệp, 119 biểu tượng): • Điểm tập trung cốt lõi (Hubs): Phương thức set_question_asker_lm trong engine.py (11 liên kết hướng vào), lớp cấu hình mô hình STORMWikiLMConfigs (11 liên kết), và bộ điều phối thực thi STORMWikiRunner (11 liên kết). • Các điểm nóng hành vi (Hotspots): STORMWikiRunnerArguments (quản lý tham số chạy), phương thức run và post_run trong engine.py (10 liên kết), các hàm gán mô hình cho từng pha gồm set_conv_simulator_lm, set_outline_gen_lm, set_article_gen_lm, set_article_polish_lm. • Chức năng: Điều phối toàn bộ quy trình 2 giai đoạn của STORM gồm Giai đoạn tiền viết (Pre-writing: khám phá chủ đề qua hỏi đáp đa góc nhìn và lập dàn ý bài viết) và Giai đoạn viết (Writing: mở rộng từng phần của dàn ý dựa trên thông tin thu thập và biên tập hoàn thiện bài viết). 3. Phân Vùng Giao Tiếp Mô Hình Ngôn Ngữ (knowledge_storm/lm.py: 1 tệp, 71 biểu tượng): • Điểm tập trung cốt lõi: Lớp LitellmModel (4 liên kết), ClaudeModel (2 liên kết), và OllamaClient (2 liên kết). • Chức năng: Đóng gói thống nhất giao diện gọi các mô hình thương mại (OpenAI, Anthropic Claude) và mô hình cục bộ mã nguồn mở qua LiteLLM và Ollama. 4. Phân Vùng Mô-đun Truy Xuất Dữ Liệu (knowledge_storm/rm.py: 1 tệp, 51 biểu tượng): • Điểm tập trung cốt lõi: Lớp BingSearch (10 liên kết), SearXNG (9 liên kết), và SerperRM (9 liên kết). • Chức năng: Đa dạng hóa các cổng tìm kiếm tài liệu từ các API thương mại đến các công cụ tìm kiếm tự lưu trữ bảo mật (SearXNG). 5. Phân Vùng Cấu Trúc Dữ Liệu và Giao Diện Cốt Lõi (knowledge_storm/interface.py & dataclass.py: 2 tệp, 118 biểu tượng): • Điểm tập trung cốt lõi: Phương thức summary (10 liên kết), lớp Agent (4 liên kết), ArticleSectionNode (3 liên kết), và ConversationTurn (8 liên kết). • Chức năng: Quản lý cấu trúc cây phân cấp của dàn ý nghiên cứu (ArticleSectionNode) và lưu trữ từng lượt trao đổi thông tin kèm nguồn trích dẫn đầy đủ.
Dựa trên năm công trình học thuật mới nhất và khảo sát mã nguồn mở stanford-oval/storm, phòng R&D đề xuất các định hướng nâng cấp sau cho chuẩn ARS 4.0.0: 1. Ứng Dụng Mẫu Fast Thinking và Phạt Hành Động (Search-R1++ Pattern): • Chuyển đổi các chỉ dẫn lập luận trong Research Lane từ dạng Slow Thinking rườm rà sang dạng Fast Thinking tập trung vào hành động thực thi công cụ. • Bổ sung cơ chế phạt hành động trùng lặp để ngăn ngừa việc tác tử liên tục thực hiện các truy vấn tìm kiếm vô ích làm tiêu tốn thời gian và token. 2. Tích Hợp Đánh Giá Độ Tin Cậy Tiệm Tiến (Trustworthy Report Pattern): • Bắt buộc gán nhãn mức độ tin cậy (Confidence: Low / Medium / High) cho mọi khẳng định nghiên cứu trong sổ cái claims.jsonl. • Thiết lập ngưỡng bắt buộc: Nếu một khẳng định chưa có ít nhất hai nguồn kiểm chứng độc lập thì không được phép đưa vào kết luận khuyến nghị hành động cho lãnh đạo. 3. Nâng Cấp Chuẩn Đoán Truy Xuất Theo SAGE: • Áp dụng cơ chế tái cấu trúc truy vấn thích ứng khi kết quả tìm kiếm ban đầu không cung cấp đủ thông tin chuyên sâu. • Lọc bỏ các tài liệu rác ngay tại khâu nạp bằng chứng để bảo vệ sự tinh khiết của không gian ngữ cảnh. 4. Triển Khai Mô Hình Khám Phá Đa Góc Nhìn Của Co-STORM: • Phân vai tác tử phản biện nội bộ để đặt ra các câu hỏi chất vấn đối lập trước khi chốt dàn ý nghiên cứu chính thức. • Đảm bảo báo cáo cuối cùng bao quát đầy đủ cả các quan điểm trái chiều và giới hạn phương pháp luận. 5. Quản Trị Kỹ Năng và Bộ Nhớ Khả Chuyển (Agent Memory Survey Pattern): • Chuẩn hóa toàn bộ các quy trình nghiên cứu thành các tệp kỹ năng độc lập (Skills) và hồ sơ tri thức chuyên sâu (Dossiers) có thể tải động theo nhu cầu thực tế của từng nhiệm vụ.
Phòng R&D bàn giao toàn bộ tài liệu và dữ liệu bằng chứng ngày 2026-09-26 cho Subc để triển khai Giai đoạn 2 (Soạn thảo Idea Contract V1): 1. Hồ Sơ Bàn Giao: • Tệp báo cáo công nghệ: shared/intelligence/tech_daily/2026-09-26.md • Dữ liệu bằng chứng thô: profiles/r-and-d/raw_evidence/evidence_tech_20260926.json • Bản đồ kiến trúc Stanford STORM bằng Graft: profiles/r-and-d/raw_evidence/storm_map.txt 2. Trọng Tâm Soạn Thảo Idea Contract: • Tên đề xuất: IC-2026-09-26-TECH-STORM-SEARCH-R1-UPGRADE • Domain: Group-B3-Tech (Research Infrastructure Upgrade) • Mục tiêu: Nâng cấp kiến trúc nghiên cứu học thuật ARS 4.0.0 kết hợp mô hình hỏi đáp đa góc nhìn của Stanford STORM, quy trình tối ưu hóa học tăng cường Fast Thinking của Search-R1++ và cơ chế hiệu chuẩn độ tin cậy tiệm tiến.