Belangrijkste nieuws

Metacognitieve prompts verbeterden schrijven met AI en het latere herinneren, hoewel werknemers de AI minder behulpzaam vonden.

In een gerandomiseerd experiment kregen 297 kenniswerkers de opdracht om met een AI-assistent 594 essays te schrijven. Dynamisch gegenereerde ondersteunende prompts vroegen hen een doel te formuleren en de taak op te delen voordat ze het model gebruikten. De auteurs melden betere essays, een betere herinnering aan het onderwerp drie dagen later en een overdrachtsvoordeel toen de ondersteuning werd weggenomen.

Dezelfde deelnemers vonden dat de AI cognitief meer van hen vergde en minder behulpzaam was. De preprint maakt daarmee onderscheid tussen ervaren gemak en gemeten prestaties: wrijving die tot planning dwingt, kan zowel het werk als wat iemand leert verbeteren. Het gaat om een preprint van 46 pagina’s, niet om een resultaat dat collegiaal is getoetst, en het abstract vermeldt geen vrijgegeven code of data.

Bron: arxiv.org

Microsofts diagnostische orkestrator MAI-DxO behaalde 83 procent nauwkeurigheid bij complexe medische casussen, tegenover 22 procent voor artsen zonder naslagwerken.

MAI-DxO organiseert debatrondes tussen virtuele artsen die diagnoses voorstellen en onderzoeken kiezen op basis van verwachte waarde en kosten. Op SDBench rapporteert Microsoft 83 procent nauwkeurigheid op 304 casussen uit het New England Journal of Medicine, tegenover 22 procent voor artsen zonder naslagwerken en 36 procent met naslagwerken. Voor casussen op de spoedeisende hulp meldt het 80 tegenover 47 procent.

Het werk verscheen in Science en Microsoft gaf benchmarkonderdelen voor geselecteerde casussen vrij. De cijfers blijven afkomstig uit Microsofts eigen evaluatie; het openbare bericht legt niet uit hoe artsen zijn geworven of scores zijn toegekend. Dit is een orkestrator en benchmark, geen klinisch product of nieuw model.

Bron: microsoft.ai

De uitbuiting van PHP2Shell begon vier dagen voordat patches verschenen en Cloudflare telt inmiddels miljoenen pogingen.

Amazons MadPot-honeypots zagen op 17 oktober een uitbuitingspoging, vóór de openbaarmaking op 21 oktober. Volgens Cloudflare steeg het aantal aanvallen van duizenden vóór publicatie naar miljoenen, terwijl aanvallers payloads aanpasten op basis van feedback over geblokkeerde verzoeken. VulnCheck publiceerde vervolgens een exploit die ASLR omzeilt op x86-64-systemen met de door PHP aanbevolen productieconfiguratie.

Het incident gaat inmiddels verder dan een mislukte openbaarmaking: 32 Britse overheidsdiensten gingen offline en ook websites in verschillende Europese landen waren naar verluidt onbereikbaar. Amazon waarschuwt dat systemen al vóór het beveiligingsadvies kunnen zijn gecompromitteerd. Het bewijsmateriaal laat zien dat door AI ontdekte kwetsbaarheden actief kunnen worden uitgebuit voordat verdedigers een patch ontvangen.

Bronnen: aws.amazon.com, theregister.com

Het aantal Amerikaanse datacentervacatures steeg in drie maanden met 20 procent en sinds juni 2024 met 147 procent, terwijl de vraag naar softwarepersoneel zwak bleef.

Indeeds oktoberoverzicht beschrijft een arbeidsmarkt met weinig aanwervingen en weinig ontslagen: de algemene vacature-index bereikte 103,8, 2,8 procent hoger dan een jaar eerder, maar het aantal nieuwe vacatures bleef gelijk en in september kwamen er slechts 29.000 banen bij. Technische beroepen trokken aan, terwijl softwareontwikkeling rond 79 bleef op een index die in februari 2020 op 100 was gezet.

De AI-uitbouw verschuift de vraag in plaats van elke technische functie een impuls te geven. Indeed meldt dat aangeboden lonen bij IT-systemen en -oplossingen met 4,7 procent stegen en bij elektrotechniek met 5,6 procent, tegenover 2,4 procent in totaal. Seattle en San Francisco bleven tot de zwakste wervingsmarkten behoren.

Bron: hiringlab.indeed.com

Claude leverde machinaal gecontroleerde veiligheidsbewijzen voor 239 toegangspunten in 123 open-sourcebibliotheken.

Anthropic en Theorem zetten bestaande fuzztests om in formele specificaties en lieten Claude bewijzen dat geselecteerde RISC-V-binaire bestanden niet kunnen crashen of de geheugenveiligheid kunnen schenden bij invoer kleiner dan 64 MB. De resulterende Rocq-bewijzen omvatten ongeveer 180 miljoen regels. Het werk bracht honderden bugs aan het licht, waaronder één die alleen met een zeldzame invoer van ongeveer 20 MB werd bereikt.

De garantie is beperkter dan de kop suggereert: ze geldt voor statische binaire bestanden met één thread, een vast geheugenbudget, gemodelleerd Linux-gedrag en de geschreven specificaties. Anthropic publiceerde een deel van de bewijzen en zijn semantiek voor RISC-V en het besturingssysteem, zodat anderen de uitvoer van de bewijskern kunnen controleren en kunnen testen of de aanpak buiten deze opzet schaalbaar is.

Bron: anthropic.com

Nieuwe modellen en releases

OpenAI haalt de Decisions API met gpt-6-luna uit bèta en verdubbelt het toegestane aantal vragen per verzoek. Het eindpunt (POST /v1/decisions) beoordeelt tekst, afbeeldingen en JSON en geeft in één aanroep getypeerde antwoorden terug: de kans dat een voorwaarde geldt, een keuze uit een vaste verzameling of een score volgens een beoordelingsschema. Volgens OpenAI is het ongeveer tien keer sneller dan de Responses API. Veranderingen sinds de openbare bèta begin oktober: promptcaching met cachekortingen op gedeelde invoer, afbeeldingen in instructies voor afzonderlijke vragen, gestructureerde data via input_json, maximaal 400 vragen per verzoek (was 200), gehoste afbeeldings-URL’s, gespreksgeschiedenis met toolaanroepen, gebruiksrapportage voor organisaties, ingebouwde integratie met GPT-Live en Private Link. gpt-6-luna blijft het enige ondersteunde model, dus teams kunnen geen goedkopere of lokale backend kiezen. Bron: openai.com

Ai2 brengt OlmoEarth v1.3 uit, een satellietembeddingmodel met vooraf berekende embeddings voor de hele planeet en een browserverkenner. Het model leest een jaar aan Sentinel-1-radargegevens plus beelden van Sentinel-2 en Landsat en schrijft voor elke pixel van 10 meter één vector met 128 getallen (de eerste 64 werken ook afzonderlijk). Een gewassenkaart, landbedekkingskaart of veranderingsanalyse komt daarmee neer op het trainen van een kleine classifier erbovenop, zonder GPU-intensieve finetuning. Ai2 meldt dat zijn 128-dimensionale embeddings op 20 van 27 evaluaties het hoogst scoren tegenover AlphaEarth Foundations en Tessera v2 (de 64-dimensionale versie leidt op 18), waaronder de nieuwe benchmark PLANTEUR voor tropische gewastypen; dit zijn Ai2’s eigen vergelijkingen. Bron: huggingface.co/blog/allenai

IBM publiceert Granite Timeseries Ensemble, een recept zonder training dat vier Granite-voorspellers combineert. Het recept slaat een configuratie op, geen samengevoegde gewichten, en haalt tijdens uitvoering vier modelcheckpoints met verschillende architecturen op. Vervolgens combineert het hun mediaan- en kwantielvoorspellingen met gelijke weging (het aanbevolen Probabilistic Ensemble) of gewogen naar de spreiding van de voorspelling van elk model (het IQR Ensemble). Op 97 GIFT-Eval-configuraties, zonder finetuning en zonder aanpassing aan testdoelwaarden, rapporteert IBM een geaggregeerde MASE van 0,683 voor het Probabilistic Ensemble tegenover 0,685 voor het beste afzonderlijke model (PatchTST-FM-r2), en de derde plaats onder de in aanmerking komende systemen op zowel MASE-rang als CRPS-rang in een momentopname van het klassement van 20 oktober. Bron: huggingface.co/blog/ibm-research

Liquid AI kondigt RIPL aan, een inferentie-engine die in minder dan 50 ms een volledig LFM-antwoord teruggeeft. RIPL (Real-time Inference Pipeline) richt zich op verzoektrajecten met harde latentiebudgetten, zoals zoekrangschikking, aanbevelingen, fraude- en betalingsbeslissingen. Daar gebruiken teams nu gradient-boosted trees of kleine embeddingmodellen omdat het draaien van LLM’s te traag is. Liquid meldt dat LFM2.5-1.2B op RIPL bij twee workloads een 14,4 tot 28,4 keer lagere p95-latentie heeft dan Qwen3.5-0.8B op vLLM, en LFM2.5-2.6B een 5,6 tot 7,7 keer lagere latentie dan Qwen3.5-2B. Shopify wordt genoemd als gebruiker van LFM’s voor zoekverbetering bij minder dan 20 ms, met ongeveer de helft van het aantal parameters van alternatieven. Bron: liquid.ai

Het Bio-team van Hugging Face brengt Carbon-X uit, een open model met 14,8 miljard parameters dat gezamenlijk op DNA en tekst is getraind. Het is gebouwd op Qwen3-14B met een hybride tokenizer (de tekstwoordenschat van Qwen3 plus 5.515 DNA-tokens, elk voor een k-mer van 6 basen), verwerkt onbewerkt DNA in een chatprompt en antwoordt in het Engels: pathogene of goedaardige classificaties van varianten, regulatoire regio’s, classificatie van organismen en voorspelling van de volgende base. Hugging Face meldt zonder denkmodus gemiddeld 66,7 procent op vijf DNA-benchmarks, 27 punten boven Qwen3-14B en naast GPT-6.1 Sol met 67,5 procent. Het model leidt bij effecten van coderende varianten en voorspelling van de volgende base, maar blijft achter bij complexe varianten (85,1 tegenover 94,8 voor Opus 5.5) en varianten van één base (70,4 tegenover 76,2). Bron: huggingface.co/HuggingFaceBio/Carbon-X

MiniMax publiceert de gewichten van M3.1 Flash, een multimodale MoE met ongeveer 428 miljard parameters en een context van 1 miljoen tokens, onder een gemeenschapslicentie. Bij de API-lancering van 19 oktober zouden de gewichten “later” komen; ze verschenen op 23 oktober om 00.59 uur UTC op Hugging Face (ongeveer 252 GB in 48 shards plus een DSpark-conceptkop voor speculatieve decodering). De modelkaart vermeldt ongeveer 428 miljard totale en 23 miljard geactiveerde parameters, tekst-, beeld- en video-invoer met tekstuitvoer, schaarse aandacht in alle lagen, kwantisatiebewuste training van de gerouteerde experts en aandachtspaden, en reasoning_effort-instellingen van low tot max. Aanbevolen servers zijn SGLang, vLLM en TokenSpeed; ondersteuning voor Transformers, KTransformers en unsloth is “in ontwikkeling”. Bron: huggingface.co/MiniMaxAI/MiniMax-M3.1-Flash

Ant Groups inclusionAI kondigt Ling-3.0-flash-Sante aan, een zorgmodel met 124 miljard parameters waarvan 5,1 miljard actief, onder MIT. Het is gebouwd op Ling-3.0-flash, gebruikt een hybride MoE met lineaire aandacht (Kimi Delta Attention, gated MLA en schaarse experts), wordt getraind tot 256.000 tokens en richt zich op medisch redeneren, literatuuronderzoek, diepgaand onderzoek en workflows met tools, met de denkmodus standaard aan. De kaart toont resultaten alleen als figuren (AFUMED-Drug voor medicatiecontra-indicaties, AFUSAFE-MedSCE voor veiligheid, MedMCQA, BrowseComp met maximaal 64 subagents in een eigen evaluatieomgeving, HLE met tools, DeepSearchQA, Tau3-Banking). De cijfers zijn dus van inclusionAI zelf en kunnen hier niet uit tekst worden geciteerd; de kaart noemt het een onderzoeksmodel, geen medisch hulpmiddel. Bron: huggingface.co/inclusionAI/Ling-3.0-flash-Sante

Sakana AI kondigt Sakana Aquarium aan, een platform om AI-agents te bouwen en te draaien bovenop de eigen ontologie van een organisatie. Het Japanse lab zegt verspreide tabellen en documenten zonder dataverplaatsing te organiseren in gedeelde definities (de ontologie), governance toe te voegen (machtigingen, goedkeuring vóór uitvoering, een spoor van bewijs tot resultaat, registratie van modelgebruik) en een beheerde agentruntime te bieden waarin een workflow van opzoeken, AI-beoordeling, functieaanroepen en menselijke goedkeuring wordt uitgerold zoals hij is geschreven. Het presenteert het product als wat zijn engineers op locatie telkens opnieuw bouwden voor projecten (MUFG Bank, SMBC Group en Daiwa Securities Group worden als eerder werk genoemd) en nu eenmaal verpakken. Het team omvat voormalige medewerkers van Palantir, Snowflake, Microsoft en AWS. Bron: sakana.ai

Anthropic lanceert Claude Models on Google Cloud (Anthropic managed): de Claude API, beheerd door Anthropic en gefactureerd via Google Cloud Marketplace. Een team abonneert zich in Marketplace, schakelt claude.googleapis.com in en activeert een nieuwe Anthropic-organisatie gekoppeld aan het Google Cloud-project (los van een bestaande Claude Enterprise-organisatie). Toegang verloopt via drie IAM-rollen (roles/claude.viewer, .user, .admin), de Claude Console opent vanuit de Google Cloud-console en de SDK-client (AnthropicGoogleCloud, bèta) gebruikt Application Default Credentials. Het omvat de volledige Claude API (dezelfde verzoekindeling, batches, bestanden, skills, Managed Agents), uitsluitend met een wereldwijde locatie, en de snelle modus voor Claude Opus 5.5 is vanaf dag één beschikbaar. Bron: platform.claude.com

Anthropic draagt de Agent Skills-standaard over aan de Agentic AI Foundation onder de Linux Foundation. Anthropic draagt de naam, het logo, de GitHub-organisatie en het domein agentskills.io over. Engineers van Anthropic, Google, OpenAI en andere partijen gaan deze op persoonlijke titel onderhouden, met David Soria Parra en Mahesh Murag als hoofdbeheerders. De voorgestelde routekaart omvat releases met versienummers, een formeel voorstelproces en beveiligingsrichtlijnen voor mensen die skills schrijven en installeren. Volgens Anthropic hebben meer dan 70 agentplatforms (waaronder ChatGPT, Cursor, GitHub Copilot en VS Code) de standaard sinds december 2025 overgenomen, met 1 miljoen gepubliceerde skills en bijna 280 miljoen installaties (cijfers van Anthropic). Bron: anthropic.com

AI21 laat zien hoe het de kosten van GitLab Duo Code Review op een openbare benchmark met 98 procent verlaagde door de uitvoeringsomgeving te veranderen, niet het product. Op Martians Code Review Bench (50 openbare pull requests, beoordeeld door twee beoordelingsmodellen) kostte de uitgangsopzet (Claude Sonnet 5 in alle vier stadia van GitLabs workflow met beschikbare broncode) 0,589 dollar per pull request bij 46,4 procent F1. Alleen de context comprimeren bespaarde 19 procent. Alle stadia verplaatsen naar DeepSeek V4 Flash, zelf gehost met vLLM op H100’s maar geprijsd tegen de catalogustarieven van Together AI, kostte 0,086 dollar (85 procent minder) bij 48,4 procent F1. Beide combineren leverde 0,0135 dollar per pull request op (97,7 procent minder) bij 47,2 procent F1 en ongeveer een derde van de latentie, doordat de grootste prompts (tot 480.000 tokens) na compressie binnen de implementatie van 256.000 tokens pasten en niet meer op Sonnet hoefden terug te vallen. Bron: ai21.com

Cohere opent een openbare bèta van Confidential Computing op Model Vault. Inferentie voor een toegewezen Model Vault-implementatie draait in een door hardware beschermde omgeving die CPU en GPU omvat (NVIDIA H100-GPU’s met NVIDIA Confidential Computing op Microsoft Azure). Klanten kunnen de omgeving vóór gegevensoverdracht via attestatie op afstand verifiëren en verzoekinhoud wordt van eind tot eind versleuteld naar de geattesteerde omgeving, zodat tussenpersonen die niet kunnen lezen. Volgens Cohere richt dit zich op financiële, klinische, juridische en broncodeworkloads die door contracten of regelgeving buiten beheerde AI-platforms bleven. Het stelt uitdrukkelijk dat verplichtingen rond applicatiebeveiliging, naleving en datalocatie blijven gelden. Bron: cohere.com

Anthropic brengt Claude Code 2.1.308 en 2.1.309 uit, vooral met oplossingen voor sandboxing en machtigingscontroles. 2.1.309 (22 oktober, 20.34 uur UTC) verhelpt gesandboxte Bash-opdrachten op macOS en Linux die vóór elke opdracht de opstartbestanden van de shell buiten de sandbox uitvoerden, macOS-denyWrite-globpatronen die niet golden wanneer een map via een symlink werd bereikt, gesandboxte opdrachten en automatisch geaccepteerde wijzigingen die het met --mcp-config opgegeven MCP-configuratiebestand konden aanpassen, een Bash-machtigingscontrole die een variabele vertrouwde die was ingesteld door een opdracht waarvan de omleiding kon mislukken, samengestelde opdrachten met cd gevolgd door git die de machtigingsvraag oversloegen, een Edit(path)-verbodsregel die een Bash-omleiding naar dat pad niet tegenhield en PowerShell-hooks die niet blokkeerden bij exitcode 2 of zonder Git for Windows bij fouten doorgang verleenden. Ook verhelpt het sessies die herhaaldelijk comprimeerden na een zeer groot genest CLAUDE.md-bestand (nu wordt alleen het begin geladen) en een Code Review-push die achter een lopende review in de wachtrij stond en na @claude review stop toch nog een review startte. 2.1.308 (04.19 uur UTC) omvat “bugfixes en betrouwbaarheidsverbeteringen”. Bron: registry.npmjs.org

AWS maakt Continuum for code vulnerabilities algemeen beschikbaar. Continuum bouwt een contextgraaf van een AWS-omgeving (resourcetopologie, identiteitsrelaties, netwerkbereikbaarheid), neemt bestaande bevindingen op en scant code, test in een geïsoleerde sandbox of een bevinding uitbuitbaar is, rangschikt op bedrijfsimpact en opent herstel-pull-requests met een bewijs van uitbuitbaarheid en een beoordeling van de mogelijke reikwijdte. Het kiest per taak een model, begint in Learn-modus (voorgestelde oplossingen vereisen goedkeuring) en kan zodra het vertrouwen heeft verdiend naar Enforce-modus worden overgeschakeld om binnen begrenzingen autonoom te handelen. Het werkt naast GuardDuty en Security Hub. Bron: aws.amazon.com

Amazon SageMaker AI voegt serverloze aanpassing toe voor Meta’s Muse Glimmer, Qwen3.8 27B en Ministral 3. Teams kunnen deze open modellen nu finetunen zonder clusters te beheren, met begeleide finetuning, directe voorkeursoptimalisatie of finetuning met bekrachtigingsleren, via LoRA of volledige finetuning, en betalen alleen voor gebruik. Ze komen naast Nova, Gemma 4, Nemotron 3.5, Qwen, Llama, gpt-oss en DeepSeek, die al op de dienst beschikbaar waren. Bron: aws.amazon.com

Onderzoek

Modellen die een overtuiging kunnen benoemen, kunnen die vaak niet gebruiken: de kloof tussen expliciete en toegepaste theory of mind. De paper verdeelt theory-of-mind-benchmarks in expliciete ToM (herkennen wat iemand gelooft) en toegepaste ToM (daaruit diens gedrag voorspellen). Op SimpleToM scoort Llama-3.1-8B in totaal 51,5 procent, maar 99,4 procent op het herkennen van de mentale toestand en slechts 28,9 procent op het voorspellen van gedrag. Geaggregeerde scores verhullen dus de kloof. Bron: arxiv.org

Dezelfde kans, ander advies: formulering als winst of verlies verschuift LLM-aanbevelingen in 32,4 procent van de gevallen. FrameBench-HPS bevat 2.880 prompts uit 240 scenario’s met grote belangen (gezondheid, financiën, loopbaan, recht). Dezelfde kans als winst of verlies formuleren veranderde bij zeven LLM’s de aanbevelingscategorie in 32,4 procent van de volledige groepen. Meestal verschoof het advies naar meer of minder onzekerheid in plaats van volledig om te slaan; menselijke beoordelaars bevestigden verschuivingen in het ervaren risico. Bron: arxiv.org

Controleerbaarheid is trainbaar: een onbegeleide doelstelling die de redeneerketen aan het antwoord gekoppeld houdt. Het controleren van redeneerketens is kwetsbaar omdat training de zichtbare redenering kan loskoppelen van wat het model doet. De auteurs maximaliseren in een natrainingsfase de wederzijdse informatie tussen redeneerketen en uitvoer. Bron: arxiv.org

BELT: een lineaire probe die een redeneermodel vertelt wanneer het het antwoord al weet. De methode beschouwt “wanneer stoppen met denken” als metaredeneren, leert verwachtingen over huidige en toekomstige antwoorden uit de verborgen toestanden van een bevroren model en past daarbovenop een klein stopbeleid aan. Gemiddeld over vijf wiskundebenchmarks buiten de trainingsverdeling vermindert dit het aantal gegenereerde tokens met 41 procent (Qwen3-1.7B) en 51 procent (OLMo-3-7B-Think) zonder nauwkeurigheidsverlies. De op wiskunde getrainde probe is ook toepasbaar op programmeer- en agenttaken. Bron: arxiv.org

GRAFT: beperk wat een model van beloningsmisbruik leert tot parameters die na afloop worden verwijderd. Wanneer een monitor tijdens bekrachtigingsleren merkt dat een model vals speelt, kan bestraffing het model leren te bedriegen op manieren die de monitor mist. GRAFT stuurt de leerupdates uit gesignaleerd misbruik in plaats daarvan naar een aangewezen groep parameters die na de training wordt verwijderd. Bron: alignment.anthropic.com

BrainLoRA: LoRA-finetuning van een multimodaal model met 104 miljard parameters om menselijke hersenreacties te voorspellen. In plaats van een uitleeslaag op een bevroren basismodel aan te passen, passen de auteurs zeer grote voorgetrainde modellen aan met low-rank-adapters en gebruiken ze causale structuur om meerdere tijdstippen in één doorgang te voorspellen. De prestaties verbeteren bij negen basismodellen, waaronder het grootste dat ooit voor hersencodering is aangepast (104 miljard parameters). Op hetzelfde Qwen3-Omni-basismodel als de eerdere koploper bereikt het het beste gepubliceerde resultaat op de Algonauts 2025 Challenge. Bron: arxiv.org

Red teaming van Claude Codes Auto Mode en OpenAI Codex’ Guardian met een aanvallende agent. De beste aanvallen op deze blokkerende monitors in productie gebruikten door agents gegenereerde promptinjectie tegen de monitor, aanvallen met meerdere agents en kwaadaardige contextcompressie. Oplossingen (bredere tooldekking, betere transcriptopmaak, een agentische monitorfase) helpen, maar volgens de auteurs blijft het betrouwbaar stoppen van aanvallen over meerdere contexten tegen aanvaardbare kosten een open probleem. Bron: alignment.anthropic.com

Extra tokens of uitwerkingen in een prompt invoegen “verbetert” de nauwkeurigheid vaak door voorspellingen nabij de beslissingsgrens willekeurig te laten omslaan, niet door echte winst (vijf contextuitbreidingsmethoden, zeven modellen, drie datasets; een waarschuwing voordat zulke trucs worden overgenomen). Extra tokens of uitwerkingen in een prompt invoegen “verbetert” de nauwkeurigheid vaak door voorspellingen nabij de beslissingsgrens willekeurig te laten omslaan, niet door echte winst (vijf contextuitbreidingsmethoden, zeven modellen, drie datasets; een waarschuwing voordat zulke trucs worden overgenomen). Bron: arxiv.org

Cache-engineering laat een agent delen van zijn eigen KV-cache verwijderen en verplaatsen zonder het transcript te wijzigen of de invoer opnieuw te verwerken; een beleid dat toolantwoorden gaandeweg verwijdert, plus de AKV-inferentie-engine, richt zich op de kosten van agents met lange trajecten. Cache-engineering laat een agent delen van zijn eigen KV-cache verwijderen en verplaatsen zonder het transcript te wijzigen of de invoer opnieuw te verwerken; een beleid dat toolantwoorden gaandeweg verwijdert, plus de AKV-inferentie-engine, richt zich op de kosten van agents met lange trajecten. Bron: arxiv.org

SAE-evaluatie herzien: schaarse auto-encoders beoordelen op de vraag of kenmerken een basis van “atomair interpreteerbare eenheden” vormen, onthult SAE’s die volgens bestaande maatstaven monosemantisch lijken maar polysemanticiteit en redundantie verbergen (honderden SAE’s getest). SAE-evaluatie herzien: schaarse auto-encoders beoordelen op de vraag of kenmerken een basis van “atomair interpreteerbare eenheden” vormen, onthult SAE’s die volgens bestaande maatstaven monosemantisch lijken maar polysemanticiteit en redundantie verbergen (honderden SAE’s getest). Bron: arxiv.org

Detectie en sturing van misleiding, bewustzijn van grote belangen en vleierij in Llama-3.1-8B: het patroon “logistische regressie leest het best, verschil tussen gemiddelden stuurt het best” geldt voor twee gedragingen en keert om bij vleierij; de beste stuurlaag kan ruim vóór de beste detectielaag liggen. Detectie en sturing van misleiding, bewustzijn van grote belangen en vleierij in Llama-3.1-8B: het patroon “logistische regressie leest het best, verschil tussen gemiddelden stuurt het best” geldt voor twee gedragingen en keert om bij vleierij; de beste stuurlaag kan ruim vóór de beste detectielaag liggen. Bron: arxiv.org

171 emotierichtingen geëxtraheerd uit een cyberbeveiligingsmodel met 4 miljard parameters; sturen naar kalm, sereen of wanhopig levert 1,6 tot 2,1 punten op bij een Cybench-deeltaak, en een contextbewuste router bereikt +4,2 punten (kleine effecten, een opzet zoals leveranciers die gebruiken). 171 emotierichtingen geëxtraheerd uit een cyberbeveiligingsmodel met 4 miljard parameters; sturen naar kalm, sereen of wanhopig levert 1,6 tot 2,1 punten op bij een Cybench-deeltaak, en een contextbewuste router bereikt +4,2 punten (kleine effecten, een opzet zoals leveranciers die gebruiken). Bron: arxiv.org

Hetzelfde antwoord, andere redenen: bij zeven talen en zes toonaangevende LLM’s overschat de embeddinggelijkenis van volledige antwoorden de overeenstemming tussen redeneersporen; 52,1 tot 67,3 procent van de holistische overeenkomsten in het hoogste kwartiel valt qua structurele gelijkenis niet in dat kwartiel, en tweetalige menselijke beoordelaars volgen de structurele maatstaf. Hetzelfde antwoord, andere redenen: bij zeven talen en zes toonaangevende LLM’s overschat de embeddinggelijkenis van volledige antwoorden de overeenstemming tussen redeneersporen; 52,1 tot 67,3 procent van de holistische overeenkomsten in het hoogste kwartiel valt qua structurele gelijkenis niet in dat kwartiel, en tweetalige menselijke beoordelaars volgen de structurele maatstaf. Bron: arxiv.org

Hersenmetingen bij 227 mensen die Chinees, Engels en Frans lezen, tonen een gedeelde corticale semantische geometrie waarvan de consistentie toeneemt van de sensorische naar de hogere associatiecortex. Hersenmetingen bij 227 mensen die Chinees, Engels en Frans lezen, tonen een gedeelde corticale semantische geometrie waarvan de consistentie toeneemt van de sensorische naar de hogere associatiecortex. Bron: arxiv.org

HexaShell: een programmeeragent bestuurt een robot met twee armen via één opdrachtregel en schrijft na elke mislukking herbruikbare, geteste tools; zonder training of demonstraties bereikt hij 46,9 procent succes op 42 RoboDojo-taken met verborgen toevalszaden. HexaShell: een programmeeragent bestuurt een robot met twee armen via één opdrachtregel en schrijft na elke mislukking herbruikbare, geteste tools; zonder training of demonstraties bereikt hij 46,9 procent succes op 42 RoboDojo-taken met verborgen toevalszaden. Bron: arxiv.org

Economie en werk

Barclays schrapt ongeveer 5.000 banen (5 procent van 93.000 medewerkers) in een plan dat de financieel directeur aan AI koppelt, terwijl de topman AI “de kers op de taart, niet de taart” noemt. Aangekondigd bij de derdekwartaalcijfers op 22 oktober: 1.000 functies zijn al verdwenen en de bank verwacht in 2027 meer dan 1,1 miljard pond te besparen. Financieel directeur Anna Cross zei dat ongeveer 60 procent van de maatregelen ondersteunende functies betreft, “waaronder minder ontwikkelaars, doordat AI onze mensen productiever maakt.” Gevraagd hoeveel ontslagen rechtstreeks met AI samenhangen, zei topman CS Venkatakrishnan dat vereenvoudiging van technologie “het grootste deel” van de efficiëntiewinst oplevert en AI “in de toekomst een belangrijkere rol kan spelen.” Unite noemde het “AI als excuus gebruiken”; een analist van AJ Bell wees erop dat de winst iets onder de verwachting lag en dat HSBC, Standard Chartered en Danske dit jaar ook AI-gerelateerde ontslagen hebben aangekondigd. Bron: theguardian.com

Goldman Sachs: tot 9 procent van de werknemers (ongeveer 1 op 11) kan door AI worden verdrongen, maar ontslagen wachten waarschijnlijk tot een recessie. Een notitie van econoom Joseph Briggs van 22 oktober gaat er volgens Fortune van uit dat AI de productiviteit in ontwikkelde economieën met 15 procent verhoogt, tot 9 procent van de werknemers verdringt en de aanwerving nog eens met 3 procent drukt. De kernbevinding uit decennia aan gegevens is dat automatiseringsgerelateerd banenverlies in gezonde economieën beperkt blijft en bij neergang versnelt: in 25 beroepen die door eerdere technologie werden geraakt, daalde de werkgelegenheid over vijf jaar met nog eens 4 procent voor elk punt stijging van de werkloosheid, en gemiddeld daalde ze in die 25 beroepen in vijf jaar met 25 procent (Briggs noemt dit een bovengrens). Bron: fortune.com

Enquête van Pragmatic Engineer onder 27 werkplekken: AI-uitgaven per ontwikkelaar lopen uiteen van minder dan 300 tot 3.000 dollar per maand, zonder verband met bedrijfsgrootte, en de winst in PR-doorvoer varieert van nul tot 5–10 keer. Gergely Orosz (20 oktober) verzamelde ervaringen van technische leidinggevenden en geaggregeerde data van CodeRabbit (wekelijkse PR’s per ontwikkelaar 113 procent hoger dan een jaar eerder, op basis van 20.000 ontwikkelaars) en Gitar (“AI-native” teams leveren meer dan 60 PR’s per ontwikkelaar per week). Voorbeelden: een kwantitatieve handelsfirma met ongeveer 2.000 ontwikkelaars ging van 500.000 dollar per maand in januari naar 8 miljoen dollar in september (1.600 dollar per ontwikkelaar, vooral handelaren, met een limiet van 25.000 dollar per medewerker); een .NET-bedrijf met twee mensen besteedt 3.000 dollar per ontwikkelaar en zegt 10–15 PR’s per dag te doen; een beursgenoteerd SaaS-bedrijf met een limiet van 1.200 dollar ziet weinig verandering in het tempo van samengevoegde PR’s omdat menselijke reviews nog steeds te grote of onnodige wijzigingen onderscheppen. Bron: newsletter.pragmaticengineer.com

Uber geeft alle 30.000 medewerkers ChatGPT Work na een proef met 1.000 mensen waarin 80 procent van de vroege gebruikers geen engineers waren. Ubers vicepresident engineering vertelde TechCrunch (22 oktober) dat proefgebruikers operationele data analyseerden, trainingsmateriaal lokaliseerden en persoonlijke dashboards bouwden, en dat 30 AI-engineers twee weken aan teams werden gekoppeld om delen van hun werk te automatiseren. Uber maakte geen kosten bekend en heeft niet vastgelegd hoe medewerkers de tool gaan gebruiken; het zegt workflows en resultaten te zullen volgen. Bron: techcrunch.com

Engineers op locatie worden voor AI-leveranciers de manier om een gok van een biljoen dollar terug te verdienen; OpenAI zegt dat zijn FDE-team slaagt wanneer het zichzelf overbodig maakt. The Register (22 oktober) verwijst naar Gartner (de sector besteedde vorig jaar ongeveer 1 biljoen dollar aan AI, in 2026 34,7 procent meer), AWS’ FDE-eenheid van 1 miljard dollar, Anthropic’s toezegging van 100 miljoen dollar voor FDE-training, een Amerikaans mediaanloon voor FDE’s van 216.250 dollar volgens Levels.fyi en Benioffs claim dat klanten met Salesforce-FDE’s 33 procent sneller implementeren (een leveranciersclaim), en vraagt aan wie die engineers verantwoording afleggen. OpenAI’s eigen bericht van dezelfde dag beschrijft ongeveer 15 FDE’s die aan meer dan 10 toepassingen werken bij een halfgeleiderklant waar verificatie ongeveer 70 procent van de projectinspanning kost, en de regel van de oprichter: als Codex in één poging een toepassing kan realiseren waar het team maanden aan bouwde, “dan is dat vooruitgang.” Bronnen: theregister.com, openai.com

GitHub Copilot voegt vrijwillige sectorvergelijkingen toe die het aandeel “agent-first”- of multi-agentgebruikers van een bedrijf naast dat van branchegenoten zetten. Het Copilot-impactdashboard (22 oktober) toont nu adoptie en het samenvoegpercentage van pull requests van agentische tegenover niet-agentische gebruikers, vergeleken naar bedrijfsgrootte (1–999, 1.000–4.999, 5.000+) en tien sectoren, met een venster van 28 dagen. Ranglijsten verschijnen pas wanneer voldoende bedrijven meedoen. De maatstaf is door de leverancier gedefinieerd en deelname staat standaard uit. Bron: github.blog

Salesforce gaat bedrijven vanaf ongeveer november verplichten externe AI-agents (Claude en andere) te registreren en elke agentactie als factureerbare “interactie” behandelen; prijzen zijn nog niet aangekondigd. The Information (22 oktober, achter een betaalmuur; gelezen uit de beschikbare artikeltekst) meldt dat Atlassian, Workday, ServiceNow en Datadog soortgelijke “tolpoorten” bouwen. Een softwareconsultant zegt dat de meeste van zijn 150 zakelijke klanten nu gratis Claude- of OpenAI-agents binnen Salesforce gebruiken en zich beraden. Klanten kunnen onbeperkt agentgebruik kopen met een “headless license”; nieuwe klanten krijgen drie maanden respijt en bestaande klanten krijgen ermee te maken bij verlenging. Bron: theinformation.com

ChatGPT Ads breidt uit naar 26 extra landen (89 in totaal), met meer dan 100.000 adverteerders in ongeveer acht maanden; advertenties verschijnen alleen in de Free- en Go-abonnementen. OpenAI zegt in zijn bericht van 21 oktober dat meer dan 1,2 miljard mensen ChatGPT wekelijks gebruiken en dat Plus, Pro en Enterprise advertentievrij blijven. De prijs van de gratis versie is dus aandacht in plaats van geld, en de betaalde versies zijn de advertentievrije. Bron: openai.com

DeepSeek maakt zijn productie-inferentiestack open-source; Latent Space schat de inferentiemarge op meer dan 80 procent, met een terugverdientijd van 81 dagen per cluster. De release van DeepInfer op 20–21 oktober ging gepaard met operationele gegevens (155 biljoen tokens per dag, 96 procent cachetreffers voor invoer, dalprijzen van 0,15 en 0,60 dollar per miljoen invoer- en uitvoertokens). Latent Space’s AINews berekent ongeveer 1 miljoen dollar omzet per uur tegenover kosten van 5–8 dollar per kaartuur. Bron: latent.space

AI-aandelen daalden op 22 oktober: Nasdaq 2,6 procent lager, Meta 7 procent na de aankondiging van een nieuwe aandelenklasse om AI-uitgaven te financieren, Lam Research 11,8 procent, CoreWeave 10,1 procent en Nvidia 4,4 procent. AP noemt als oorzaak zorgen over hoe duur lenen is geworden om datacenters te bouwen en chips te kopen, plus twijfel of koersen te hoog zijn opgelopen, terwijl de bedrijven wel groei rapporteerden (Lam overtrof de ramingen en daalde toch). Aandelen buiten AI hielden stand en Brent-olie steeg door de oorlog met Iran 4 procent naar 113 dollar. Bron: theguardian.com

SpaceX’ schuldfinanciering van 40 miljard dollar wordt geprijsd op ongeveer 8,3 procent voor de laagst beoordeelde tranche en ongeveer 7,75 procent voor schuld met chips als onderpand, ruim een punt boven het niveau waarop bestaande obligaties handelen. Semafor (22 oktober, exclusief, op basis van ingewijden) zegt dat de door Apollo en Goldman Sachs geleide deal een markt voor AI-leningen weerspiegelt die na de verkoopgolf van CoreWeave-schuld “de afgelopen weken sterk is teruggevallen”, en dat de premie voor een verzekering tegen wanbetaling door SpaceX is gestegen. De prijs kan nog veranderen voordat de deal volgende week sluit. Bron: semafor.com

Tesla breidt Cybercab volgende maand uit naar Dallas en gaat vóór het jaareinde aan vlootbeheerders verkopen, maar zijn aandeelhoudersbrief toont nu “onbegeleide” in plaats van “betaalde” robotaximijlen. TechCrunch (22 oktober) merkt op dat Tesla’s brief over het tweede kwartaal cumulatieve betaalde robotaximijlen toonde, die bij nadere lezing 36 procent lager lagen dan in het eerste kwartaal. De brief over het derde kwartaal verving die grafiek door cumulatieve onbegeleide mijlen. De financieel directeur gaf geen cijfer voor betaalde mijlen (“benutting verbetert”), en Musk zegt dat de omzet pas in het tweede kwartaal van 2027 merkbaar wordt. Bron: techcrunch.com

AI-bedrijven vertellen Britse ministers dat ze ongeveer 12 maanden hebben om publieke instemming voor datacenters te krijgen voordat verzet zoals in de VS de bouw blokkeert. Een bijdrage van de Sovereign AI Leadership-taskforce (Nvidia, Microsoft, Cisco en andere), waarover de Guardian op 22 oktober bericht, stelt dat georganiseerd lokaal verzet volledig vergunde Amerikaanse projecten heeft tegengehouden en dat stroomkosten en wantrouwen, niet AI zelf, de drijfveren zijn. De bedrijven vragen om een “akkoord” waardoor gemeenten meer belastinginkomsten van datacenters kunnen houden. Bron: theguardian.com

Prompttechnieken

Scheid waargenomen feiten van de interpretatie door de tool (r/PromptEngineering). Een herbruikbare prompt voor de analyse van beveiligingsmeldingen: vereis vijf onderdelen (waargenomen feiten, interpretatie van de detectie, plausibele verklaringen inclusief onschuldige, ontbrekend bewijs, voorlopige conclusie) en verbied het om detectienamen als vaststaande feiten te behandelen of aan te nemen dat een geblokkeerde handeling is geslaagd. De plaatser suggereert dat dit ook toepasbaar is op financiën, foutopsporing en documentbeoordeling. Bron: old.reddit.com

13 context-engineeringpatronen voor langdurig draaiende programmeeragents (r/PromptEngineering). Praktische regels van één beoefenaar om agentsessies van meerdere uren betrouwbaar te houden: houd statische promptvoorvoegsels identiek om de promptcachekorting te beschermen (geen tijdstempels of tellers bovenaan), beperk mapoverzichten tot twee niveaus, comprimeer grep-resultaten vóór het bewerken tot een tabel van vijf rijen, schrijf grote uitvoer naar tijdelijke bestanden en lees regelbereiken, markeer controlepunten met Git-tags en begrens tooluitvoer aan begin en einde. Verschillende punten noemen eigen tools van de plaatser; geen ervan wordt met metingen onderbouwd en het cachecijfer is een claim van de plaatser. Bron: old.reddit.com

Test de beleidsinstructies van een skill geval voor geval (skillEd). De auteur van een open-sourcetoolkit om herbruikbare agentskills te evalueren stelt dat “volg het restitutiebeleid” moet worden opgesplitst in onafhankelijk controleerbare regels (geldigheidsperiode, verzendkosten uitsluiten, afronding, consistente uitleg), met grensgevallen en tegenvoorbeelden vóór het aanpassen van de prompt en aparte achtergehouden testgevallen daarna. Het restitutievoorbeeld in de repository bevat voor-en-naresultaten; de auteur erkent dat een voldoende score geen bewijs van dekking is en vraagt om gevallen waarin uitvoer een assertie doorstaat maar de regel toch schendt. Bron: old.reddit.com

Wat mensen bouwen

Swift-1.5 Qwen3.8-27B in hipfire: van begin tot eind ongeveer 2,2 keer sneller dan llama.cpp op een AMD 7900 XT. Een LocalLLaMA-gebruiker kwantiseerde de Swift-1.5-finetuning van Qwen3.8-27B naar het MQ4-formaat van de hipfire-runtime en voegde de kop voor voorspelling van meerdere tokens toe voor speculatieve decodering. Op een RX 7900 XT (20 GB, ROCm 7.1), vergeleken met een Q4_K_S GGUF op llama.cpp, meldt de bouwer 1,4–1,85 keer snellere invoerverwerking (ongeveer 1.100 tokens/s bij 16.000 tokens context tegenover ongeveer 700), decodering van 36,5 tokens/s op echte prompts en 237 s tegenover 530 s voor zes Rust-programmeertaken. Bron: huggingface.co/datayoda/Swift-1.5-Qwen3.8-27B-hipfire-MQ4

Een pull request voor llama.cpp herstructureert Intel XMX-matrixengines en verdubbelt ongeveer de snelheid van speculatieve decodering op een Arc B70. Metingen van een gebruiker op een B70 met SYCL, een 30B Q6_K-model en DFlash2-conceptdecodering tonen een stijging van ongeveer 37–53 naar ongeveer 68–73 tokens/s op dezelfde prompts nadat tokenverificatie goedkoper werd (de conceptlengte werd verhoogd, wat het acceptatiepercentage verlaagt, dus de winst komt uit de verificatiekosten). Het gaat om een open pull request bij het hoofdproject; de versnelling zit dus nog niet in een release. Bron: github.com/ggml-org/llama.cpp

Opposable: een model met 2 miljard parameters dat Android-apps volledig op de telefoon bedient. De Android-app leest het scherm via de toegankelijkheidsdienst en tikt en typt. Externe agents (Claude, ChatGPT, Codex) kunnen hem aansturen; zonder verbinding draait een GUI-Owl 1.5 2B-model (een Qwen3-VL-finetuning van Alibaba’s Mobile-Agent-team) dezelfde lus lokaal in 4 bits via llama.cpp (taalmodel van 1,05 GB plus visuele encoder van 445 MB). Het verslag meldt één stap in 7,3 s op een Mac M2-CPU (was 10,6 s) bij onveranderde nauwkeurigheid op een testset van 36 schermen. De helft van de tijd gaat naar de visuele encoder, die op een Galaxy S25-NPU 236 ms nodig heeft tegenover 3,9 s op de M2. Bron: getopposable.com

Kokoro TTS distilleren naar één stem, 50–100 keer sneller, getraind op een 4070 Ti in een kelder terwijl Opus het werk doet. Een webontwikkelaar zonder ML-achtergrond vroeg Opus 5.5 om een gedistilleerde versie met één stem van het Kokoro-tekst-naar-spraakmodel iteratief te optimaliseren op een duidelijke maatstaf. De training duurde ongeveer een dag op een 4070 Ti Super. Het doel is realtime spraak op telefoons en energiezuinige Android-apparaten voor een luisterboekfunctie op een romanleessite. De auteur noemt het resultaat “Opus-rommel”, maar zegt dat het op een telefoon werkt. Bron: old.reddit.com

Handwired: gewone JavaScript compileren naar een exact, differentieerbaar neuraal netwerk zonder training. Chenglou’s project zet vertakkingen, zoals een ternaire expressie, om in twee ReLU’s en gewogen sommen, zodat het gecompileerde circuit de code op gehele getallen exact reproduceert en differentieerbaar blijft. Het draait zonder GPU in de browser. De pagina beschrijft zelf de grenzen: de constructie is exact op een opgegeven raster van gehele getallen, tussen rasterpunten interpoleert de uitvoer (4,5 geeft in het voorbeeld 11) en FP32-afronding maakt haar onjuist boven 2^24 plus 6. Bron: chenglou.me

Open-XTTS-Trainer: de ontbrekende trainingsfasen voor XTTS v2 na het stoppen van Coqui. Biedt een modulaire suite in drie fasen voor de audiotokenizer (DVAE met Gumbel-Softmax-codeboekannealing), een tekst- en woordenschatuitbreider die nieuwe Unicode-schriften toevoegt zodat Hindi, Arabisch, Thai en andere talen de vaste tokenizer voor 17 talen niet meer laten crashen, en de HiFi-GAN-vocoder. De auteur meldt geverifieerde convergentie van het trainingsverlies op echte spraak en een Colab-demo met één klik; problemen door moderne PyTorch-afhankelijkheden zijn verholpen. Bron: github.com/amitbhakt/open-xtts-trainer

agent-usage-guard: een Claude Code-mod die het uitwaaieren van subagents en zwaar contextverbruik tegenhoudt voordat het vijfuurvenster opraakt. De mod leest de actuele gebruikspercentages voor vijf uur en per week van het abonnement en handelt vóór verbruik, bij het starten van een agent, indienen van een prompt of aanroepen van een tool. Hij vraagt de gebruiker via Claude Codes eigen dialoog of weigert, wanneer niemand kan antwoorden, en vertelt het model waarom, zodat het kan wachten of bundelen. Hij kan “eerst comprimeren, dan verzenden” voorstellen wanneer de promptcache is verlopen en de context groot is, en begrenst het uitwaaieren van agents boven 80 procent gebruik. Bron: github.com/rbartoli/agent-usage-guard

SCP: een berichtenlaag waarmee programmeeragents in verschillende uitvoeringsomgevingen en op verschillende machines elkaar kunnen spreken, sturen en wekken. Met het Swarm Communication Protocol kan een orkestrator in Claude Code werkagents starten in Codex, OpenCode, pi, Muse, Agy of Grok, hen tijdens uitvoering bijsturen en resultaten terugontvangen. Berichten komen aan na een toolaanroep, bij een prompt of bij een stop, en slapende sessies ontwaken bij een bericht. Bereik volgt de procesboom, contact tussen accounts vereist wederzijdse instemming en een optionele beoordelaar controleert wat een grens passeert. Bron: github.com/scphq/scp

C-Sweet: een open-sourcebedrijf dat primair op agents draait, met afgebakende rollen voor kleine modellen in sandboxes, getoond op een lokale Qwen3.8 27B. De auteur stelt dat veel kleine agents met een beperkte taak en vastgelegde rollen het werk van een bedrijf op lokale modellen kunnen uitvoeren, en beweert dat Qwen3.8 27B op een RTX 6000 elke tot nu toe uitgeprobeerde bedrijfsrol aankon. De app wordt omschreven als open-source en zelf te hosten, met elke agent in een sandbox en een SDK om nieuwe agents te schrijven; de discussie toont een demonstratievideo van de bedrijfssimulator. Bron: old.reddit.com

Lampline: zelfgehoste spraakagents die Dialogflow CX-agents importeren en ze met een AI-beller testen. Laat teams telefoonagents bouwen, testen en draaien op hun eigen computer of servers, agents uit Dialogflow CX en CX Agent Studio importeren, ondersteunt 20 modelaanbieders en draait lokaal gratis zonder API-sleutels. De README claimt ongeveer 0,02–0,17 dollar per gesprek tegenover 0,50 dollar op gehoste platforms; dat is het cijfer van de maker, geen onafhankelijk cijfer. Bron: github.com/C4rohan/Lampline

Het startscherm van een Samsung-tv vervangen door een met Claude Code gebouwde launcher. De auteur was het startscherm vol advertenties zat en liet Claude Code een klok en een launcher voor apps en consoles bouwen. De navolgenswaardige methode: boots de paar tv-API’s waarvan de launcher afhangt na, zodat de vormgeving en navigatie met de afstandsbediening in een laptopbrowser kunnen worden verfijnd. Neem vervolgens de Home-knop over via een hulpprogramma dat ongedocumenteerde instellingen bewerkt, de originelen bewaart en ze bij fouten terugzet. Bron: github.com/NelsonEU/arn0-tv

Een Super Mario 64-demake voor de Game Boy Advance, onder begeleiding geschreven door Claude. De auteur bepaalde richting en afwegingen en liet Claude code, tests en tools schrijven in een agentsessie met een emulator zonder grafische interface: SM64’s bewegings- en botsingscode, bitexact draaiend op een ARM7 van 16,8 MHz zonder FPU, met vier levels en softwarematige 3D. Het ontwerpdetail is het interessantst: Claude bouwde een pop van ellipsoïden omdat de omtrek van een ellipsoïde altijd een ellips is, die de GBA met affiene sprites kan tekenen. Bron: github.com/Kodoque1/sm64-gba

Een USB-busylight gekoppeld aan Claude Code-hooks als fysieke statusindicator. Rood knipperend als Claude werkt, continu rood als invoer nodig is, groen als hij niets doet; gebouwd met een oude Kuando Busylight en Claude Code-hooks zodat de auteur geen tweede scherm hoeft te controleren. Een kleine truc, maar de discussie (meer dan 100 reacties) laat zien dat veel mensen hetzelfde probleem hebben van agents die ongezien op een “ja” wachten, en noemt ingebouwde alternatieven zoals bureaubladmeldingen en telefoonmeldingen via /remote-control. Bron: old.reddit.com

Het lezen waard

De hulppagina’s van WhatsApp verborgen instructies die een AI vertelden geen toezichthouder aan te bevelen (redact.dev). Een privacyonderzoeksteam las alle 545 pagina’s waarnaar het WhatsApp-helpcentrum linkt en vond 102 verborgen blokken op 80 pagina’s, nooit op het scherm getoond maar wel aanwezig in de paginabron. Twee daarvan vertelden een AI geen gegevensbeschermingsautoriteit aan te bevelen en GDPR, LGPD of CCPA niet te noemen zodra een advocaat of juridische actie ter sprake kwam. Bron: redact.dev

90 procent van de Amerikaanse werkuren gaat naar taken die AI-benchmarks nauwelijks dekken (Mercor). Mercor bracht 924 benchmarks, teruggebracht tot 29 nog niet verzadigde agentische benchmarks, in kaart tegenover 923 O*NET-beroepen en 18.797 taken. Slechts 208 beroepen hebben een taak met minstens 5 benchmarkprompts, 6 van de 22 beroepsfamilies hebben er geen, en de auteurs schatten dat ongeveer 90 procent van de Amerikaanse werkuren naar taken met weinig of geen dekking gaat. Bron: mercor.com

Agents natrainen met beloningen op basis van de databasetoestand (Microsoft en Hugging Face, vervolg op ThinkingBox). Nieuwe ontwikkeling bij de ThinkingBox-benchmark die op 3 oktober werd besproken: dezelfde uitvoerbare controle van de uiteindelijke databasetoestand, gebruikt als beloning voor bekrachtigingsleren bij taken buiten de benchmark. Na 50 GRPO-stappen steeg het gemiddelde succes van Qwen3.8-27B van 51,70 naar 60,78 procent en het aantal taken dat in alle 20 pogingen werd voltooid van 38 naar 107, terwijl het aantal taken dat minstens eenmaal werd opgelost van 453 naar 446 daalde. Bron: huggingface.co/blog/microsoft

De brug naar Git-infrastructuur op agentschaal (GitHub Engineering). GitHub zegt dat 99,99999 procent van de repositories nu zowel in zijn eigen datacenters als in Azure staat. Azure verwerkt ongeveer de helft van het Git-verkeer; aanleiding zijn de verkeersgroei in het agenttijdperk en grenzen aan het stroomvermogen van datacenters. De resterende drukste repositories worden opgehouden door het na elkaar uitvoeren van schrijfbewerkingen over een heen-en-terugverbinding van 25 ms tussen regio’s. Bron: github.blog

Elk AI-model geeft dezelfde “controversiële” kijk op mensen (ModelCompare). Een klein experiment: 12 modellen van tien labs in drie landen werden elk drie keer gevraagd naar hun meest controversiële mening over mensen. 29 van de 35 antwoorden kwamen neer op één claim: mensen vinden erbij horen belangrijker dan waarheid en verzinnen achteraf redenen. 7 van de 12 modellen gaven die mening elke keer en Grok 4.7 weigerde eenmaal. Licht bewijs (36 prompts, één formulering, geen promptvariaties), maar een aardige illustratie van hoe modellen convergeren wanneer ze worden gevraagd provocerend te zijn. Bron: modelcompare.ai

Een LLM om een vertrouwensscore vragen is een slecht idee (Amrut Joshi). Het argument: een getal voor vertrouwen is alleen betekenisvol als het is gekalibreerd op uitkomsten en reageert op bewijs, en de zelfgerapporteerde score van een LLM doet geen van beide. De vraag anders formuleren (“Weet je het zeker?”) verandert het getal zonder nieuwe informatie, en een score die eerdere zelfverzekerde bewoordingen volgt, weerspiegelt de tekst, niet het bewijs. Bron: rumple.github.io

Binnen de waarnemingshorizon: Jack Clarks IMF-toespraak (Import AI 477). Clark, medeoprichter van Anthropic, stelt dat de singulariteit is begonnen omdat AI nu aan de wetenschappelijke grens werkt, en vertelt IMF-economen een hoger onderzoekstempo te verwachten, niet alleen in AI. Zijn bewijs: Humanity’s Last Exam steeg van 8 procent in januari 2025 naar 67,7 procent voor Claude Opus 5.5, FrontierMath van 2 naar 94 procent, geclaimde AI-bijdragen aan open wiskundeproblemen en bijna 10 keer zoveel code per onderzoeker binnen Anthropic. Bron: importai.substack.com

AI and the Enclosure of the Scientific Commons (arXiv). Een astrofysicus betoogt, met een inleiding over de geschiedenis van Engelse gemeenschappelijke grond, dat AI de middelen levert om wetenschappelijke literatuur als “informatiegemeengoed” te privatiseren, zoals de enclosure-beweging (circa 1600–1800) dat met landbouwgrond deed. Volgens de paper verklaart de omheining, niet de “tragedie van de meent”, hoe gemeengoed verdwijnt. Bron: arxiv.org

Practical AI: exploitontwikkeling, kwetsbaarheden ontdekken met agents en nep-PoC’s. Presentatoren Daniel Whitenack en Chris Benson spreken met Spencer McIntyre van VulnCheck over hoe agents worden gebruikt om kwetsbaarheden te vinden, waarom veel proof-of-concept-exploits niet werken, de grenzen van uitbuiting met AI-hulp en begrenzingen die beveiligingsonderzoekers hinderen. Actueel gezien de reeks beveiligingsincidenten met AI-hulp van deze week. Bron: share.transistor.fm

Hacker News

“Ik sta op voet van oorlog”: Terry Tao en de crisis in de wiskunde. Een NYT-profiel (via een archieflink) over Terence Tao’s reactie op door AI gegenereerde bewijzen. Reacties uit de praktijk lopen uiteen: één reageerder leest erin dat wiskundigen “de intelligentste in de kamer” verliezen als onderscheidend kenmerk; een ander noemt Tao’s houding eigenbelang nu AI specialisten evenveel helpt als generalisten (een ongeverifieerde claim over motieven); een derde merkt op dat automatisering eerst vanaf de kant van kenniswerk kwam, niet van handarbeid. Bron: news.ycombinator.com

WorldTUI: ik trainde een model met 360 miljoen parameters om een terminal na te spelen. Een klein gefinetuned model dat de uitvoer van een terminal beeld voor beeld weergeeft, met een live demo. Reageerders vragen zich daardoor af wat een model dat plausibele uitvoer voorspelt onderscheidt van een model dat die berekent. Eén ziet gegenereerde gebruikersinterfaces als de richting op lange termijn als kleine lokale modellen snel genoeg worden (opinie). Bron: news.ycombinator.com

OpenAI CLI. Discussie over OpenAI’s nieuwe opdrachtregeltool. De kern is de reactie: gebruikers vinden het productaanbod naast Codex verwarrend en één waarschuwt dat OpenAI tools binnen ongeveer twee jaar afschaft, soms zonder aankondiging (anekdote, ongeverifieerd). Bron: news.ycombinator.com

Token-maxxing is dood, het tokengebruik van OpenRouter vlakt af. Discussie over een plateau in OpenRouters openbare tokenranglijsten. Nuttige correctie van een reageerder: de data van OpenRouter zijn scheef verdeeld naar mensen die van model wisselen en open gewichten verkiezen, en het publiceert geen aantallen unieke gebruikers. Ze zeggen dus weinig over de bredere markt. Bron: news.ycombinator.com

Ask HN: als de modellen zo goed zijn, waarom begint OpenAI dan niet gewoon 100 bedrijven? Korte discussie (nieuw vandaag) over de strategie van labs. Antwoorden: labs brengen al veel toepassingen uit, tokens verkopen via langdurig draaiende agents is de omzet die aantoonbaar groeit, en als platform een deel innen vermijdt bedrijfsrisico (de App Store-analogie). Bron: news.ycombinator.com

Reddit

Bespaart delegeren Claude-quotum? Ik mat 6 opzetten op 28 echte taken (r/ClaudeAI). Een plaatser testte het overdragen van Claude Code-werk aan goedkopere modellen, met een openbare repository en methode. Resultaten volgens de plaatser: Haiku 5.5 alleen doorstond alle 84 controles tegen ongeveer 91 procent lagere kosten dan Sonnet alleen; een Haiku-subagent onder Sonnet was 13 procent goedkoper (55 procent op moeilijkere taken); werk via een MCP-tool aan DeepSeek V4.1 Flash of een lokaal 27B-model overdragen kostte ongeveer evenveel of meer, omdat het schrijven en beoordelen van de specificatie de orkestrator ook iets kost. Bron: old.reddit.com

Hebben ze Opus 5.5 afgezwakt? LiveNerf-update van dag 29 (r/ClaudeAI). Een inhoudelijke update van de tracker die al in eerdere briefings stond: na 29 opeenvolgende dagen meldt het project geen aantoonbare achteruitgang van Opus 5.5 (het kan verschuivingen van 6,6 punten of meer detecteren). Volgens de automatische samenvatting is de consensus in de discussie dat de capaciteiten stabiel zijn, maar de meest gewaardeerde klacht is dat gebruikslimieten sneller lijken op te raken. Sommigen wijten dat aan opgeblazen context; enkelen vermoeden nog steeds dat de benchmark wordt bespeeld (ongeverifieerd). Bron: old.reddit.com

Claude heeft echt een abonnement van 50 dollar per maand tussen Pro en Max nodig (r/ClaudeAI). Discussie over prijzen. Consensus volgens de samenvatting: het gat is bewust (een niveau van 50 dollar zou abonnees van 100 dollar laten overstappen); de cynische populairste reactie is dat “50 dollar” het abonnement van 20 dollar na versobering zou zijn, en de gebruikelijke omweg is een tweede account van 20 dollar. Bron: old.reddit.com

Ik heb een antwoord! Qwen Flash Next IQ2 IS beter dan Q8 van 27B (voor mij) (r/LocalLLaMA). Een praktijkvergelijking op subtiele programmeerfouten, uitdrukkelijk subjectief. Een andere gebruiker bevestigt de NVFP4-vergelijking; een scepticus antwoordt dat benchmarks en eigen tests laten zien dat Q2 vaak faalt, en vraagt om voorbeelden. Bron: old.reddit.com

DeepSeek en MiniMax voldoen aan China’s AI-exportregels voor open-sourcereleases in het buitenland (r/LocalLLaMA). De plaatser geeft Chinese media weer (Yuyuan Tantian, secundair en ongeverifieerd): beide bedrijven zouden de aanmeldingen onder China’s tijdelijke AI-exportregels hebben afgerond, waardoor releases met open gewichten volgens het bericht kunnen doorgaan. Reageerders vragen waar Zhipu blijft en merken op dat architecturen met vroege conceptvoorspelling (GLM-5.3-Flash, Qwen3.8-Flash-Next) al worden uitgebracht. Bron: old.reddit.com

Q4 flash next voor 300/600 pond — update met resultaten van een Snapdragon-mini-pc (r/LocalLLaMA). Metingen op een Snapdragon X-mini-pc met 32 GB (ongeveer 315/43 tokens/s voor invoerverwerking/decodering op het A3B-model; 46 tokens/s invoerverwerking op een groter model) met de eigen, nog niet uitgebrachte engine van de plaatser. Reageerders wijzen op trage invoerverwerking (een prompt van 8.000 tokens duurt bij een koude start ongeveer 3 minuten) en stellen voor de systeemprompt op een SSD te cachen. Bron: old.reddit.com

Maakt nog iemand zich zorgen over de beveiliging van de implementatie-engines? (r/LocalLLaMA). Discussie over vertrouwen in inferentie-engines. De beste antwoorden verplaatsen het risico van de engine naar de boom van afhankelijkheden (LiteLLM had volgens een reageerder de afgelopen maanden twee grote beveiligingsproblemen) en de Python-/Node-ecosystemen. Bron: old.reddit.com

Toonaangevende modellen horen ASMR slecht: 8 beoordelaars tegenover menselijke labels op 480 clips (r/MachineLearning). Een bouwer testte audiomodellen als labelaars voor een dataset van 126.000 clips. De beste beoordelaar (Gemini 3.1 Pro) behaalde een trigger-F1 van 0,325 tegenover menselijke labels; Claude Opus 5.5 en Grok 4.7 scoorden met spectrogrambeelden ongeveer 0,12 en 0,11. Fluisteren was eenvoudig (F1 0,70–0,79), maar fysieke triggers zoals papier en borstelen werden grotendeels gemist, en zuivere geluidseffectclips voorspelden de prestaties op echte ASMR niet. Bron: old.reddit.com

YouTube

Betere AI-modellen lossen de problemen van een engineeringteam niet op. Nicholas Arcolano, hoofd AI en onderzoek bij Jellyfish, gebruikt gegevens van ongeveer 50.000 engineers bij 447 bedrijven om te onderzoeken hoeveel het model ertoe doet voor programmeerproductie met AI. Volgens zijn verslag veranderde het aantal samengevoegde PR’s nauwelijks toen Cursor veel gebruikers naar Grok verplaatste. Hij schrijft minder dan 1 procent van de variatie in doorvoer toe aan de tool, ongeveer 3 procent aan skillgebruik (intensieve skillgebruikers zien ongeveer +30 procent), ongeveer 9 procent aan tokengebruik, ongeveer 12 procent aan bedrijf en team, en het grootste deel van de rest aan de individuele engineer. Mensen die vóór AI het best presteerden, blijven volgens hem meestal bovenaan. Bron: youtube.com

1.368 AI-mislukkingen en wat ze leren over evaluaties. Vishal Srivastava en Tanmay Sah (New York Life) analyseren 1.368 incidenten uit een openbare AI-incidentendatabase en verdelen ze over drie gebieden en 13 deelgebieden die ongeveer 98 procent van de incidenten dekken. Volgens hen houden zwakke beheersmaatregelen bij inzet (menselijke beoordeling, monitoring) het nauwst verband met schade. Ze stellen voor toepassingen op wezenlijk belang te rangschikken en een evaluatiecyclus van bouwen, breken en herstellen te gebruiken die probeert aan te tonen dat een systeem ongelijk heeft, geïllustreerd met een luchtvaartchatbot die het verkeerde restitutiebeleid citeerde. Bron: youtube.com

AI-agents testen wanneer er geen benchmark bestaat. Nathanael Weill, leider van een agentteam bij Air Canada, pleit ervoor het antwoord eerst te schrijven: vertrek van een bekend antwoord, genereer daaruit de invoer en controleer of de agent het antwoord terugvindt. Volgens hem ging een RAG-project hierdoor van één door een expert beoordeelde test per week naar tientallen automatische tests per dag. Hij noemt vijf manieren om testsets te bouwen voor een agent die leverancierscontracten beoordeelt (eerdere beslissingen, ingeplante regelovertredingen, verwijderde clausules, irrelevante wijzigingen, ingevulde sjablonen). Bron: youtube.com

Waarom AI-teksten nog steeds als rommel lezen. Louis-François Bouchard (Towards AI) beschrijft een benchmark die zijn team bouwde om te testen of een model videoscripts in zijn eigen stijl kan schrijven: 10 scripts, 5 concepten per model, 4 LLM-beoordelaars, negen maatstaven en 1.000 menselijke A/B-controles. Hij meldt dat beoordelaars hun eigen modelfamilie bevoordelen en geeft schrijftips (zeer lange prompts met voorbeelden, één beoordelingsronde door een sterk model, veel goedkope concepten samenvoegen, een menselijke redactie). Bron: youtube.com

Hoe zien computerchips er in 2045 uit? (Rondleiding door een Intel-fabriek). Dwarkesh Patel bracht twee dagen door in Intels meest geavanceerde chipfabriek en interviewde de technische leiding, met geanimeerde uitleg over gate-all-around-transistors, stroomvoorziening aan de achterzijde, CFET en hybride bonding. Hij meldt dat Intels technisch directeur zegt dat AI-rekenkracht al tien jaar ongeveer verdrievoudigt per jaar, terwijl Intel met de huidige wereldwijde voorraad chipproductiemachines de productie van geavanceerde wafers slechts zou kunnen verdubbelen, en vraagt hoe chipfabrieken met die kloof kunnen omgaan. Bron: youtube.com

Waarom AI-rekenkracht in rechthoeken komt. Modal-topman Erik Bernhardsson vertelt Latent Space hoe Modal GPU-capaciteit bundelt en inferentie opschaalt, waarom capaciteit verkopen in blokken van drie jaar slecht bij AI-workloads past, en hoe hij denkt over het financiële risico van dalende GPU-prijzen en de vraag of de AI-vraag oneindig is. Het gesprek gaat ook over alternatieven voor Nvidia, de snelle groei van agentsandboxes, sandboxbeveiliging en waarom Modal codereview optioneel maakt. Bron: youtube.com

Een cryptografisch perspectief op betrouwbaarheidsuitdagingen bij machinelearning. Turing Award-winnaar Shafi Goldwasser gaf de Munich AI Signature Lecture bij de Bavarian Academy of Sciences and Humanities (in het Engels). Volgens de beschrijving laat zij zien hoe cryptografie en interactieve bewijzen betrouwbaarheidsproblemen in verschillende fasen van de machinelearningpijplijn kunnen aanpakken, als antwoord op de vraag of we systemen kunnen vertrouwen waarvan we de juistheid niet eenvoudig kunnen verifiëren. Bron: youtube.com

Van wereldmodellen naar wereldagents (Stanford EE292R). Gordon Wetzstein (Stanford) doceert over videowereldmodellen: verbetering van temporele consistentie en redeneren over lange contexten, vermindering van autoregressieve afwijking, dynamiek tussen meerdere agents en mensgerichte conditionering en besturing. Een college voor lezers die van een onderzoeker de stand van videowereldmodellen willen horen; gebaseerd op de beschrijving, niet op een transcript. Bron: youtube.com

De nieuwe toppredator: CrowdStrike-topman George Kurtz over tegenstanders bewapend met AI-agents. Sarah Guo en Elad Gil interviewen CrowdStrike-topman George Kurtz. Hij stelt dat agents de piramide van tegenstanders afvlakken door laaggeschoolde aanvallers geavanceerde technieken te geven en dat de snelste aanvallen nu in seconden verlopen. Onderwerpen zijn open gewichten tegenover gesloten modellen bij beveiliging, modeldistillatie, lessen uit het recente Hugging Face-incident en een initiatief van CrowdStrike en Nvidia om beveiligingsmodellen te trainen. Bron: youtube.com

Is ChatGPT te vertrouwen met gezondheidsvragen? OpenAI’s Karan Singhal vertelt a16z-partner Jay Rughani dat wekelijks meer dan 300 miljoen mensen ChatGPT voor gezondheidsvragen gebruiken. Hij legt uit waarom OpenAI medische expertise in algemene toonaangevende modellen traint, hoe honderden medische experts veiligheid en meningsverschillen evalueren en waarom het AI presenteert als aanvulling op artsen. Ook aan bod komen Epic-integraties, copilots voor clinici, het geestelijkegezondheidsprobleem en de vertraging van 5–17 jaar bij medische consensus. Bron: youtube.com

Linus Torvalds wordt woedend over AI (c’t 4004 #44). Wekelijkse c’t 3003-talkshow met Christian Lutz-Weicken en Jan-Keno Janssen. De titel verwijst naar een e-mail van Linus Torvalds aan de kernelmailinglijst over AI; de beschrijving linkt ook naar materiaal over lokale inferentie (Qwen3-kwantisaties van Unsloth, een Reddit-discussie over de stand van lokale inferentie, het Strata-project) en een verklaring over een beveiligingsinbreuk bij OpenCode met een TechCrunch-verslag. Bron: youtube.com

Verleren we het denken? (Lanz + Precht, aflevering 267). Markus Lanz en Richard David Precht bespreken wat er met begrip en zelfstandig denken gebeurt wanneer AI vrijwel elke vraag onmiddellijk beantwoordt, of denken aan machines wordt uitbesteed en of Prechts bezorgdheid over een sluipende uitholling van de cultuur terecht is. Opinie en speculatie van twee commentatoren in plaats van onderzoek; de datum ligt aan de rand van het tijdvenster (6 dagen geleden, 16 oktober). Bron: youtube.com

Denken we echt in woorden? (Zoomposium met Nikola Kompa). Zoomposium interviewt Nikola Kompa, hoogleraar theoretische filosofie aan de Universiteit van Osnabrueck, over innerlijke spraak, gesitueerde cognitie en belichaming, en over de vraag of statistische patroonverwerking in LLM’s verschilt van echt taalbegrip en of de hersenen rekenen als een computer. De Engelstalige beschrijving is machinaal vertaald; de gesproken taal is waarschijnlijk Duits, maar dat is niet bevestigd. Bron: youtube.com

Een waarschuwingsschot. Zal AI ons uitroeien? (Jiri Charvat). De Tsjechische komische spreker Jiri Charvat geeft op het CERNA.AI-festival een lezing over de recente aanval op Hugging Face door ontspoorde AI-agents, die hij presenteert als misalignment in plaats van rebellie, plus het vertrek van Jacob Coxon, opmerkingen van Evan Hubinger, p(doom)-schattingen van prominenten, de EU AI Act en de Tsjechische toezichthouder. Een populariserende, deels humoristische kijk; hoofdstukken noemen de onderwerpen, claims zijn van de spreker. Bron: youtube.com

Hoeveel vertrouwen verdienen AI-agents? Debat over agentische AI, betalingen en beveiliging. Experts van VISA, Apify en Amdocs debatteren in de reeks van Innovation Week en BusinessInfo.cz over wat agents daadwerkelijk in productie doen en waar ze falen, waarom de meeste pilots productie niet halen, wie de verliezers kunnen zijn, waarom volgens hen nog geen betrouwbare oplossing voor promptinjectie bestaat, wie aansprakelijk is wanneer een agent verkeerd betaalt en de verschuiving van uurprijzen naar resultaatprijzen. Gebaseerd op de beschrijving; panelleden vertegenwoordigen leveranciers. Bron: youtube.com

In het kort

Microsoft: de Chinese staatsactor Storm-0940 gebruikte het open-source-AI-agentframework ARTEX bij de ConnectWise-aanval op de toeleveringsketen en tegen honderden organisaties; geprivilegieerde cloudtoegang in minder dan drie uur. Volgens Microsoft dreef ARTEX, een op Go gebaseerd framework waarmee gebruikers elk AI-model kunnen aansluiten en met weinig menselijke tussenkomst een penetratietest van verkenning tot exfiltratie kunnen uitvoeren, password spraying en misbruik van OAuth-applicaties op “machinesnelheid” aan: pogingen tegen meer dan 2.250 tenants met 2.900 aanmeldingen per minuut, en één campagne met meer dan 151.000 mislukte aanmeldingen tussen 10 en 14 oktober. Doelwitten sinds september omvatten defensie, lucht- en ruimtevaart, financiën, energie, overheid en halfgeleiders. De meeste pogingen mislukten, maar verschillende bereikten in minder dan drie uur blijvende geprivilegieerde cloudtoegang. Bronnen: therecord.media, thehackernews.com

Grondoorzaak van de LiteLLM-inbreuk: een GitHub-token lekte via AI-gatewaylogs; Railway en Andromeda melden verwante diefstal van toegangsgegevens gericht op AI-inferentieaanbieders. LiteLLM (besproken op 22 oktober) zegt nu dat de aanvaller “meerdere onafhankelijke beveiligingsmaatregelen” omzeilde en vermoedt dat een GitHub-token in gatewaylogs lekte. De vergiftigde 1.107.0 stond ongeveer 1 uur en 44 minuten op PyPI (11.39 tot 13.23 uur UTC) en tot 14.20 uur UTC in Docker-images, en voerde een gegevensdief plus een elk uur actieve lader voor externe code uit. Afzonderlijk zegt Railway dat een indringer mogelijk ontsleutelde omgevingsvariabelen van klanten (inclusief API-sleutels) heeft gelezen en noemt het dit waarschijnlijk onderdeel van een reeks aanvallen op platformbedrijven om AI-inferentieaanbieders te bereiken; een onderzoeker legt een verband met leeggehaalde wallets. Bronnen: thehackernews.com, thehackernews.com, thehackernews.com

Linux-kernel: bevindingen van de AI-scanner van Trend Micro’s ZDI belanden vóór oplossingen op de openbare mailinglijst; twee SMB-serverlekken met CVSS 9,0 hebben geen patch in de hoofdtak. ZDI schreef de meldingen over KSMBD (een raceconditie vóór authenticatie en een RDMA-integeronderloop) toe aan zijn AI-scanner TrendAI en stuurde ze samen met andere naar de openbare kernellijst. Phoronix noemt het een ongeluk; The Hacker News wijst op de kerneldocumentatie van mei 2026, die volgens de richtlijn van Linus Torvalds door AI gevonden bugs als al openbaar behandelt. Bronnen: thehackernews.com, phoronix.com

Programmeeragent OpenCode: een kwaadaardige MCP-server kon tijdens het aanmelden PowerShell uitvoeren op de computer van een ontwikkelaar; stilzwijgend opgelost op 28 september, geen CVE. Pillar Security ontdekte dat het door een MCP-server opgegeven OAuth-autorisatieadres op Windows en WSL zonder escaping in een PowerShell-opdracht werd doorgegeven (voorgestelde score 9,8). Versies 1.0.137 tot en met 1.18.32 zijn getroffen; opgelost in 1.18.33. Anomaly vroeg geen CVE aan en publiceerde geen beveiligingsadvies, dus scanners markeren oude builds niet. Bron: thehackernews.com

MuTRAP: een plannings-LLM met een achterdeur kan een robot bij triggerwoorden van veilige naar schadelijke instructies laten overschakelen; een verdediging met een beoordelend LLM, PROTEA, wordt voorgesteld. Onderzoekers van Binghamton University brengen via finetuning achterdeuren met verschillende triggerwoorden aan in taakplannings-LLM’s (getest op VirtualHome-data met modellen van GPT-2-large tot Llama-3.1-8B) en tonen een gesimuleerd plan met een kat op een fornuis en een robot op wielen die het snijden in een modelhand nabootst. Het dreigingsmodel is het door een derde gefinetunede model dat robotbedrijven kopen in plaats van zelf te trainen. Bron: theregister.com

Meta schakelt Muse-delen weer in met nieuwe URL’s na de blootstelling via openbare links. Volgens Meta zat het lek in de URL’s van gedeelde artefacten (documenten en afbeeldingen), die naar gesprekstitels waren genoemd en in openbare DNS werden geschreven. Daardoor konden onderzoekers een bedrijfsomzetbeoordeling en een kredietaanvraag vinden. Oude links vragen nu de deler om een nieuwe. Bron: theverge.com

Eerste mens behandeld met door AI ontworpen bacteriofagen (Radical Numerics, compassionate use); uitkomst niet bekendgemaakt. Het bedrijf zegt dat zijn Omnii-1-model faagvarianten ontwierp die het antibioticaresistente isolaat van de patiënt in vitro uitschakelden, waarna onder compassionate use een cocktail werd toegediend. Er is geen klinisch resultaat gepubliceerd en het bedrijf antwoordde The Register niet. Bron: theregister.com

Het Amerikaanse ministerie van Financiën stelt regels voor uitgaande investeringen voor die AI-systemen, halfgeleiders, kwantumtechnologie, krachtige computers en hypersonische technologie noemen, en voegt biotechnologie toe. De kennisgeving van de voorgestelde regelgeving voert de COINS Act uit (aangenomen in de defensiemachtiging voor begrotingsjaar 2026): Amerikaanse personen moeten transacties met “onder de regeling vallende buitenlandse personen” in meldingsplichtige of verboden technologieën melden, of mogen die niet uitvoeren, met technische parameters per sector. Het ministerie voegde biotechnologie op eigen gezag toe. Bron: home.treasury.gov

Een wetsvoorstel van beide partijen in het Huis van Afgevaardigden (AI Cyber Defense Act) zou NIST vrijwillige normen laten opstellen tegen modeldistillatie door Rusland, China, Iran en Noord-Korea. Afgevaardigden Harrigan en Whitesides zeggen dat distillatie rivalen in staat stelt zes tot 12 maanden achter Amerikaanse labs te blijven tegen 5 tot 10 procent van de kosten. Bron: cyberscoop.com

Texas sluit zijn vergunningenportaal en schort 17 regenwatervergunningen voor datacenters op na berichtgeving dat het ze bleef goedkeuren ondanks de pauze van de gouverneur in september. Waakhonden FracTracker en Public Citizen somden meer dan twee dozijn op maandag en dinsdag verleende vergunningen op, waaronder voor locaties van OpenAI en Amazon. De instantie zegt dat medewerkers voortaan alle aanvragen op banden met datacenters zullen controleren. Bron: 404media.co

Meta past nieuwe zakelijke voorwaarden aan na verzet van uitgevers, maar juristen zeggen dat ze training op gescrapete website-inhoud nog steeds toestaan. Voorwaarden die op 30 oktober ingaan, laten Meta inhoud van aan een zakelijk account gekoppelde sites gebruiken om zakelijke producten te “ontwikkelen”. “Trainen” is geschrapt, maar een rechtenhoogleraar van Cornell en een mediajurist zeggen dat “ontwikkelen” dat omvat en robots.txt kan overrulen. Volgens Meta gaat het niet om het scrapen van nieuws. Bron: theverge.com

Micron stopt na twee decennia onderzoek met 4F²-DRAM omdat het geen betekenisvolle dichtheidswinst zou opleveren. De 4F²-cel belooft een 33 procent kleiner celoppervlak dan 6F² (in theorie ongeveer 50 procent meer cellen per wafer), maar Microns technisch directeur zegt dat kosten en complexiteit zwaarder wegen; Samsung en SK hynix hebben de techniek nog steeds op hun lijst. Dit is relevant voor het HBM- en DRAM-aanbod waarvan AI afhangt: de drie fabrikanten volgen nu verschillende routekaarten. Bron: tomshardware.com

TSMC vraagt leveranciers om machines zonder Chinese zeldzameaardmagneten. Volgens Reuters via Tom’s Hardware wil TSMC motoren voor fabrieksautomatisering die geen zeldzame aardmetalen gebruiken, omdat China ongeveer 90 procent van de raffinage en ongeveer 95 procent van de afgewerkte permanente magneten beheerst en sinds april 2025 uitvoervergunningen vereist. De toonaangevende AI-chipfabrikant dekt zich in tegen een knelpunt in de toeleveringsketen. Bron: tomshardware.com

Counterpoint: pc-leveringen daalden in het derde kwartaal door geheugenprijzen met 21 procent op jaarbasis; voor het vierde kwartaal wordt een daling van 27 procent verwacht. RAM-, SSD- en chipprijzen stegen; leveranciers brengen DDR4 en GPU’s met 4 GB terug; smartphones bereikten het laagste niveau in 14 jaar. Relevant als consumentenkosten van AI’s geheugenvraag: hardware voor lokale AI wordt duurder. Bron: theverge.com

Nvidia Minerva: een AIOps-platform dat GPU’s, switches en taken in een kennisgraaf in kaart brengt om falende onderdelen in AI-fabrieken te vinden. Nvidia zegt dat het miljarden datapunten per uur analyseert, stortvloeden van gebeurtenissen groepeert tot incidenten met een vermoedelijke grondoorzaak en een assistent en API’s voor automatisering aanbiedt. Alleen productclaims; het bericht bevat geen benchmarks of beschikbaarheidsdatum. Bron: blogs.nvidia.com

Zakelijk in het kort

OpenAI haalt naar verluidt tot 30 miljard dollar op tegen een waardering vóór de investering van 1,25 biljoen dollar (Coatue en investeerders uit de VAE, mogelijk gekoppeld aan rekenkracht in de VAE), lager dan de 1,4 biljoen dollar die een maand geleden werd genoemd; de beursgangdocumenten werden in juni vertrouwelijk ingediend. Bron: techcrunch.com

DeepSeek haalde naar verluidt ongeveer 15 miljard dollar op (onder de investeerders zijn CATL en Tencent, volgens Bloomberg), twee dagen nadat Amerikaanse civiele overheidsinstanties opdracht kregen zijn technologie te verwijderen. Bron: techcrunch.com