AI-artikelen

Dezelfde lijstprijs, andere rekening: Haiku 5.5 leidt op agent-benchmarks, terwijl GPT-6 Luna in onze test dezelfde nauwkeurigheid haalde voor ongeveer de helft van de kosten.

Mistrals model met een biljoen parameters en open weights leidt op cybersecurity- en juridische benchmarks.

Verken OpenAI’s nieuwste door AI gegenereerde wiskundige resultaten, de grootste ontdekkingen, hoe de bewijzen zijn geverifieerd en wat ze kunnen betekenen voor wiskundigen en wetenschappelijk onderzoek.

Leer wat embodied AI is, hoe het verschilt van LLM’s, hoe de waarneming-redeneren-actie-loop werkt en waarom sim-to-real-training belangrijk is voor data scientists.

Het nieuwe kleine model van Anthropic kost $0,10 / $0,50 per miljoen tokens, verkleint veel van de kloof met Sonnet op agentisch werk en evenaarde de perfecte score van Haiku 4.5 in onze test voor een fractie van de kosten.

Beam van Reflection AI evenaart GLM 5.2 op redeneren met 3–4x minder compute, maar blijft achter Kimi K3 op agentisch coderen. Zo presteert het open-weights-model.

Ontdek de populairste AI-conferenties en -evenementen die in 2026 gepland staan.

Leer wat tabular foundation models zijn, hoe in-context learning werkt en wanneer TabPFN of TabICL XGBoost verslaat op gestructureerde data, met een besliskader.

Aleph Alpha heeft Kolibri 1 uitgebracht, een 78B mixture-of-experts-model met 3,46B actieve parameters, Apache 2.0-gewichten en een contextvenster van 1M tokens, vanaf nul getraind in Duitsland.

Lees meer over Google’s Agent2Agent (A2A), een open protocol voor samenwerking tussen AI-agents over verschillende systemen.

We interviewden ChatGPT om zijn kijk te horen op de ontwikkeling van Large Language Models, hoe Transformers en GPT-3 en GPT-4 werken, en wat de toekomst brengt voor deze AI’s.

Adversarial machine learning (AML) is een vakgebied dat aanvallen bestudeert die kwetsbaarheden in machinelearningmodellen uitbuiten en verdedigingen ontwikkelt om tegen deze bedreigingen te beschermen.