Modellen en labs
Context caching: slimme opslag halveert tokenkosten
Ontdek hoe context caching bij LLM-API's werkt, waarom KV-caches invoerkosten structureel verlagen en hoe latency en architectuur hiermee verbeteren.
Modellen en labs
Modellen en labs
Datadiversificatie: training op niet-Engelse bronnen
Hoe meertalige datadiversificatie taalmodellen verbetert en wat de impact is op tokenizer-efficiëntie, redeneren en culturele representatie.
Modellen en labs
Direct Preference Optimization: voorbij klassieke RLHF
Direct Preference Optimization (DPO) vervangt complexe RLHF-pijplijnen. Ontdek de wiskunde, stabiliteitswinsten en praktische trade-offs in LLM-training.
Modellen en labs
Hoe Mixture of Experts LLM-productiekosten verlaagt
Hoe Mixture of Experts (MoE) de compute- en inferentiekosten van LLM's in productie verlaagt zonder in te leveren op modelcapaciteit.
Modellen en labs
Quantization in productie: van 16-bit naar 4-bit precisie
Praktische gids over LLM-quantization in productie. Ontdek de impact van FP16 naar INT4 op VRAM, latency, perplexity en inferentie-architectuur.
Modellen en labs
Speculative Decoding: versnelling van LLM-inferentie
Ontdek hoe speculative decoding LLM-inferentie versnelt door kleine draft-modellen te combineren met wiskundig exacte verificatie zonder kwaliteitsverlies.
Modellen en labs
State Space Models: alternatief voor Transformers | Nieuws
Hoe State Space Models en Mamba lineaire schaling bieden ten opzichte van Transformers. Lees over prestaties, geheugenvoordelen en hybride architecturen.
Modellen en labs
Taaldiversiteit in LLM's: De positie van het Nederlands
Een grondige analyse van taaldiversiteit in grote taalmodellen en de specifieke positie van het Nederlands qua data, tokenisatie, evaluatie en praktijk.
Modellen en labs
Nederlandstalige evaluatie: modellen op NL-taken vergelijken
Evaluatie van Nederlandstalige taalmodellen: DUMB, EuroEval, BEIR-NL en SQuAD-NL met bron en controledatum. Gecontroleerd op 2026-08-07.
Modellen en labs
Watermerken in AI-tekst: werking en beperkingen
Een diepgaande analyse van tekstwatermerken bij taalmodellen: hoe gestuurde sampling werkt, wat de kwetsbaarheden zijn en hoe organisaties hiermee omgaan.
Modellen en labs
Waarom multimodale modellen de volgende stap zijn
Een diepgaande blik op multimodale AI-modellen: hoe het gelijktijdig verwerken van tekst, beeld en audio zorgt voor ongekende nieuwe toepassingen en…
Modellen en labs
De race om context: waarom modellen steeds grotere context
Ontdek waarom AI-modellen steeds grotere context windows krijgen, de impact op webapplicaties en de afweging tussen lange context en RAG-oplossingen.
Modellen en labs
De samenkomst van AI en robotica
Ontdek de impact van embodied AI: hoe taalmodellen de kloof tussen digitale intelligentie en fysieke robots overbruggen in de Nederlandse industrie.
Modellen en labs
Synthetische data: Waarom AI-modellen steeds vaker van
Waarom gebruiken AI-bouwers synthetische data? Ontdek de voordelen (privacy, zeldzame data), de risico's zoals modelinteelt, en de impact op jouw modelkeuze.
Modellen en labs
Agentic AI: de verschuiving naar autonome AI-systemen
Ontdek wat Agentic AI inhoudt, waarom autonome AI-agenten nu opkomen, en wat de voornaamste kansen en risico's zijn voor moderne organisaties.
Modellen en labs
Redeneermodellen: de trend naar AI die stap voor stap denkt
Ontdek hoe AI redeneermodellen de lat hoger leggen door stap voor stap te denken. Lees over de techniek, voordelen, afwegingen en de impact op de praktijk.
Modellen en labs
De opkomst van kleine taalmodellen (SLM's)
Ontdek waarom kleine taalmodellen (SLM's) aan een opmars bezig zijn. Lees over de voordelen op het gebied van efficiëntie, on-device verwerking, kosten en…