AI-aangedreven cybersecurity: de opkomst van nieuwe grensverleggende platforms zoals Mythos legt potentiële zwakke plekken in kernwapenarsenalen bloot en maakt de gok die aan nucleaire afschrikking in...

arXiv:2605.08109v1 Aankondigingstype: nieuw Samenvatting: Inertial microfluidic devices (IMD's) bieden goedkope alternatieven met hoge doorvoersnelheid voor veel traditionele taken rond deeltjes- (of ...

arXiv:2605.08114v1 Aankondigingstype: nieuw Samenvatting: We analyseren drie KV-cache-kwantiseringsschema's met een redelijk budget: \textbf{KV} (scalaire MSE-basislijn), \textbf{KQV} (WHT + MSE op $K...

arXiv:2605.08113v1 Aankondigingstype: nieuw Samenvatting: Nauwkeurige voorspellingen van de maïsopbrengsten van kleine boeren over de nationale grenzen heen zijn van cruciaal belang voor de voedselzek...

arXiv:2605.08111v1 Aankondigingstype: nieuw Samenvatting: De wijdverspreide beschikbaarheid van complexe tijdreeksgegevens in verschillende domeinen, zoals milieuwetenschappen, epidemiologie en econom...

arXiv:2605.08109v1 Aankondiging Type: nieuw Samenvatting: Inertiële microfluïdische apparaten (IMD's) bieden goedkope alternatieve technieken met hoge doorvoer voor veel traditionele deeltjes- (of cel...

arXiv:2605.06676v1 — Nieuw artikel. Samenvatting: Inferentie over lange contexten in LLM's loopt vast door de lineaire groei van Key-Value-cachegeheugen. Bestaande KV-cachecompressiemethoden worden fu...

Overhaaste adoptie van AI kan de wetenschappelijke cultuur en de menselijke relaties uithollen die gedegen onderzoek in stand houden.

Er ontstaat gevaar wanneer opsporingsdiensten denken dat AI-modellen zekerheden ophalen in plaats van waarschijnlijkheden genereren.

arXiv:2605.06676v1 — Abstract: Inferentie met lange context in Large Language Models (LLMs) loopt vast door de lineaire groei van het Key-Value (KV) cachegeheugen. Bestaande KV-cachecompressieparadigm...

Huidige critic-loze RLHF-methoden aggregeren multi-objectieve beloningen via een rekenkundig gemiddelde, waardoor ze kwetsbaar zijn voor het negeren van randvoorwaarden: een sterk resultaat op één doe...

arXiv:2605.05221v1 Aankondigingstype: nieuw Samenvatting: Klassieke representatiesystemen zoals Fourierreeksen, wavelets en vaste woordenboeken bieden analytisch hanteerbare basisuitbreidingen, maar z...

arXiv:2605.05219v1 Aankondigingstype: nieuw Samenvatting: Caching van voorvoegsels is een belangrijke latentie-optimalisatie voor autoregressieve LLM-service, maar bestaande systemen gaan uit van inte...

arXiv:2605.05217v1 Aankondiging Type: nieuw Samenvatting: We stellen een zelfgecontroleerd fysica-geïnformeerd neuraal netwerk (PINN) raamwerk voor dat op adaptieve wijze fysica-gebaseerd en datagestu...

arXiv:2605.05216v1 Aankondigingstype: nieuw Samenvatting: Grote taalmodellen (LLM's) met een groot aantal parameters leveren sterke prestaties, maar zijn vaak onbetaalbaar om te implementeren. Recent ...

Een nieuwe studie toont aan dat AI artsen verslaat bij triage — maar is er iemand klaar om dit veilig te reguleren?

Er zijn goede redenen waarom we AI-chatbots als meer zien dan wat ze werkelijk zijn.

6. arXiv:2605.04060v1 Aankondigingstype: nieuw Samenvatting: Recent is een nieuw paradigma genaamd \emph{drijvend model} voorgesteld voor het koppelen van distributies, dat de actuele beste beeldgener...

5. arXiv:2605.04057v1 Aankondigingstype: nieuw Samenvatting: Dit paper stelt zich de belangrijke uitdagin Neural Architecture Search (NAS) voor: het integreren van gekende architectuurkennis terwijl n...

4. Er zijn goede redenen waardoor we AI-chatbots zien als meer dan dat ze werkelijk zijn.