arXiv:2606.18284v1 — Aankondigingstype: nieuw. Samenvatting: De beperkende hulpbron voor het trainen van agenten via reinforcement learning (RL) is steeds vaker het aanbod aan grenstaken: geldige, opl...

arXiv:2606.18303v1 Aankondigingstype: nieuw Samenvatting: We ontwikkelen een wiskundig expliciete link tussen schokgolftheorie en de symmetrie-gequotiënteerde leerdynamica van stochastische gradiëntda...

arXiv:2606.18284v1 Aankondigingstype: nieuw Samenvatting: De beperkende factor bij het trainen van agents via reinforcement learning (RL) is steeds vaker de aanvoer van grenstaken: geldige, oplosbare ...

We weten dat we de lichten niet de hele dag aan moeten laten. We weten ook dat we de airco niet aan moeten zetten met de ramen open. We hebben een vergelijkbare mentaliteit nodig voor AI.

De risico's van afhankelijkheid van Amerikaanse AI-modellen worden steeds zichtbaarder.

Diepe neurale netwerken vertonen eerste-orde fase-overgangen bij variaties in L2-regularisatiesterkte, waarbij elke overgang het ontstaan van een nieuw leerbaar kenmerk markeert. Onder een kritische d...

Foundation models zijn krachtige representatie-extractors voor medische data, maar hun generaliseerbaarheid onder distributieverschuivingen is nog weinig onderzocht. Dit werk evalueert FM-gebaseerde r...

Het onderscheiden van echte bijwerkingen van toevallige correlaties blijft een kernuitdaging in geneesmiddelenbewaking. Het InferBERT-framework combineert transformermodellen met Do-calculus, maar het...

We weten dat je niet de hele dag het licht aan laat. We weten ook dat je geen airco aanzet met de ramen open. Diezelfde mentaliteit hebben we nodig voor AI.

Moderne aanbevelingssystemen vertrouwen steeds vaker op het dynamisch routeren van uiteenlopende zoekopdrachten naar meerdere embeddingmodellen. Ondanks het praktische belang is dit probleem nog slech...

Autonome rijsystemen zijn afhankelijk van nauwkeurige trajectvoorspelling om veilige en efficiënte bewegingen te plannen. Graph Neural Networks zijn een veelbelovende aanpak geworden voor het modeller...

Het autoresearch-patroon maakt autonoom experimenteren mogelijk door een large language model iteratief code te laten aanpassen om een doelmetriek te optimaliseren. Het stateless ontwerp reconstrueert...

Moderne aanbevelingssystemen vertrouwen steeds vaker op het dynamisch routeren van uiteenlopende queries naar meerdere embeddingmodellen. Ondanks het praktische belang blijft dit probleem slecht begre...

AI-scholen proberen het leren af te stemmen op wat leerlingen aankunnen. Maar ze kunnen jonge mensen niet helpen te ontdekken wie ze zijn.

Een exportcontrolerichtlijn voor Anthropics Fable- en Mythos-modellen laat zien hoe chaotisch en snel veranderend AI-regulering is.

Anomaliedetectie is een fundamenteel onderdeel van intelligente systemen met toepassingen in de gezondheidszorg, cybersecurity, smart grids en IoT-omgevingen. Hoewel conventionele machine learning- en...

Het vermogen om complexe fysische verschijnselen met hoge nauwkeurigheid en tegen lage rekenkosten op te lossen, staat centraal bij het aanpakken van belangrijke uitdagingen in de moderne techniek. Ee...

Diffusion large language models (dLLMs) versnellen tekstgeneratie door meerdere tokens parallel te denoisen, wat ze aantrekkelijk maakt voor latentiegevoelige mobiele inferentie. Herhaald denoisen bre...

Een "export control directive" voor Anthropic's Fable- en Mythos-modellen onderstreept de chaotische, snel veranderende staat van AI-regelgeving.

arXiv:2606.11247v1 — Generatieve modellen worden steeds vaker ingezet om ontwerpen, data en sturingsacties voor fysieke systemen voor te stellen, maar veel van zulke systemen worden beheerst door hard...