Transformers: Indrukwekkend, maar echt de toekomst?

Waarom de Transformer-architectuur bij eenvoudige rekenkunde tegen haar grenzen aanloopt en een paradigmaverschuiving …

Best of: Claude Code – Agents, Hooks & Git-magie

De belangrijkste lessen uit community-projecten en docs voor een robuuste, reproduceerbare AI-dev-pipeline met Claude …

Common Crawl: Goud voor de datawereld

Wat Common Crawl is, wat erin zit en waarom dit open webarchief onmisbaar is voor AI-training, NLP en data-analyse.

Excel is geen voer voor AI – het is de verpakking

Waarom een MCP-server rondom Excel-data de meest effectieve manier is om AI nauwkeurig en kostenefficient met …

MoE ≠ minder RAM – maar meer snelheid ⚡️

Waarom Mixture-of-Experts niet het geheugen op eindapparaten verlaagt, maar vooral de doorvoer verhoogt – en wat dat …

🔍 Transformer Explainer: Begrijp LLM's – zonder ze te mystificeren

Hoe de Transformer Explainer interactief laat zien wat er werkelijk in grote taalmodellen gebeurt – en waarom dat leidt …

🔥 Claude Code in de praktijk: Hooks, Subagents & Multi-Agent-Power

Claude Code biedt echte workflow-features voor dev-teams: hooks, subagents, multi-agent-orchestratie en repo-context – …

🚀 Lichtgewicht, krachtig en veelzijdig: Het nieuwe Gemma 3 270M Model

Google's Gemma 3 270M laat zien dat AI ook met slechts 270 miljoen parameters krachtig kan zijn – ideaal voor lokale …