De vijf koppen van vandaag
- Andrej Karpathy stapt over naar Anthropic — en laat OpenAI definitief achter zich
- Musk verliest rechtszaak tegen Altman: jury oordeelt dat hij te laat klaagde
- Google lanceert Gemini 3.5 Flash en vervangt zijn eigen zoekbalk door AI
- EU AI Act gaat over 75 dagen echt gelden — ook voor bedrijven buiten Europa
- Anthropic koopt API-bouwer Stainless en gaat zelf infrastructuur maken
Het nieuws van vandaag
Andrej Karpathy ruilt OpenAI definitief in voor Anthropic
De man die Tesla’s zelfrijdende auto’s leerde zien en GPT mee opbouwde, kiest nu Claude.
Andrej Karpathy gaat bij Anthropic werken. Dat maakte hij gisteren bekend. De overstap is opvallend. Karpathy was tot 2022 AI-directeur bij Tesla. Daarna werkte hij bij OpenAI aan GPT-2 en GPT-3. Vorig jaar richtte hij zijn eigen educatieproject Eureka Labs op. Nu kiest hij voor Anthropic, het bedrijf achter Claude en daarmee een directe concurrent van OpenAI.
Karpathy zegt dat Anthropic’s focus op veiligheid en begrijpbaar AI-onderzoek hem aanspreekt. De timing is veelzeggend. OpenAI verloor deze maand een rechtszaak van Elon Musk en werd door Google ingehaald op snelheid. Nu vertrekt ook een van de meest zichtbare gezichten naar de concurrent. Karpathy heeft ruim een miljoen volgers en staat bekend als iemand die helder kan uitleggen hoe neurale netwerken werken.
Musk verliest rechtszaak tegen Altman — jury zegt: te laat geklaagd
Elon Musk eiste dat OpenAI weer non-profit zou worden. Negen juryleden zagen het anders.
Een jury in San Francisco heeft maandag unaniem geoordeeld dat Elon Musk te laat was met zijn rechtszaak tegen Sam Altman en OpenAI. Musk stapte in 2018 uit OpenAI en klaagde begin 2024 dat het bedrijf zijn oorspronkelijke non-profitdoelstelling had verraden. Volgens de jury had Musk de wettelijke termijn om te klagen laten verlopen.
De zaak ging over de vraag of OpenAI nog steeds werkt in het belang van de mensheid, zoals beloofd bij de oprichting in 2015. Of dat het bedrijf inmiddels vooral Microsoft en aandeelhouders dient. Musk verloor niet op inhoud, maar omdat hij te lang had gewacht met klagen. OpenAI reageerde kort: “We zijn blij dat we verder kunnen met ons werk.”
Google vervangt zijn eigen zoekbalk door een AI-knop
Na 25 jaar hetzelfde witte vak krijgt Google.com een herschrijving — met Gemini voorop.
Google maakt de grootste aanpassing aan zijn startpagina in 25 jaar. Gebruikers krijgen voortaan twee knoppen te zien: “Zoeken” en “Vragen aan Gemini”. De vertrouwde zoekbalk blijft bestaan, maar moet het podium nu delen met de AI-assistent van het bedrijf.
Het bedrijf introduceerde gisteren ook Gemini 3.5 Flash, een sneller AI-model dan de huidige 2.0-versie. Daarnaast komt Gemini Omni, een systeem dat tekst, spraak en beeld tegelijk kan verwerken. Die versie is bedoeld voor toepassingen die direct reageren: klantenservice, live vertalingen en vergelijkbare diensten.
De New York Times schreef dat Google zijn zoekbalk verandert. Maar wat er werkelijk verandert is hoe Google naar zijn kernproduct kijkt. Een chatbot werkt fundamenteel anders dan een zoekmachine: hij geeft één antwoord in plaats van een lijst met bronnen.
Over 75 dagen gaat de EU AI Act echt gelden — ook voor Amerikaanse bedrijven
2 augustus 2026 is de deadline. Wie dan AI inzet voor kredietscores, recruitment of zorg moet loggen, testen en kunnen uitleggen.
Op 2 augustus treedt de EU AI Act volledig in werking voor zogeheten high-risk systemen. Dat zijn AI-systemen die kredietwaardigheid beoordelen, sollicitanten selecteren, medische diagnoses ondersteunen of cruciale infrastructuur aansturen. De wet geldt voor elk bedrijf dat zulke systemen bouwt of verkoopt aan Europese klanten. Ook Amerikaanse of Indiase bedrijven moeten zich eraan houden.
De wet stelt concrete eisen. Geautomatiseerde beslissingen moeten worden gelogd. Die logs moeten zes maanden bewaard blijven. Er moet technische documentatie zijn die uitlegt hoe het systeem werkt. Een mens moet kunnen ingrijpen in de besluitvorming. En bedrijven moeten aantonen dat ze op vooringenomenheid hebben getest. Boetes kunnen oplopen tot 35 miljoen euro of 7 procent van de wereldwijde omzet, afhankelijk van wat hoger is. Een compliance-specialist waarschuwde op Reddit: “Dit is geen soft launch. Inspecteurs komen echt langs.”
Anthropic koopt API-bouwer Stainless — en gaat zelf infrastructuur maken
De maker van Claude neemt het bedrijf over dat API-tooling bouwt voor OpenAI, Google en anderen.
Anthropic neemt Stainless over, een startup die software maakt waarmee programmeurs verbinding kunnen maken met AI-modellen. Stainless bouwt zogeheten API-clients en SDK’s: de technische hulpmiddelen die nodig zijn om bijvoorbeeld Claude of ChatGPT in een app of website te gebruiken. Tot nu werkte het bedrijf voor meerdere klanten, waaronder OpenAI, Google en Anthropic.
Met de overname neemt Anthropic de controle over zijn eigen infrastructuur. Het bedrijf bepaalt voortaan zelf hoe ontwikkelaars zijn AI-modellen aanroepen. Stainless stopt met het maken van software voor OpenAI en Google. Simon Willison, ontwikkelaar en tech-schrijver, noemt het een strategische zet: “Dit gaat over wie de interface tussen ontwikkelaar en AI controleert.”
De overname past in een breder patroon. Grote platformbedrijven willen bepalen hoe hun technologie wordt gebruikt. Wie de tooling bezit, stuurt de ervaring.
OpenAI gaat Google’s watermerk gebruiken voor AI-plaatjes
SynthID, het onzichtbare stempel dat Google bedacht, wordt nu ook door OpenAI ingezet.
OpenAI kondigde gisteren aan dat het Google’s SynthID-watermerk overneemt voor alle plaatjes die door DALL-E worden gemaakt. SynthID is een techniek die een onzichtbaar patroon in pixels weeft — niet als metadata die je kunt weghalen, maar als structurele ruis die deel uitmaakt van het beeld zelf. Zelfs na compressie, croppen of filters blijft het watermerk detecteerbaar.
OpenAI bouwt ook een verificatietool waarmee iedereen kan checken of een plaatje door DALL-E is gemaakt. Dat is nieuw: tot nu toe claimden AI-bedrijven weleens dat ze watermerken gebruikten, maar gaven ze nooit de detectietool vrij. De aankondiging komt op een moment dat deepfakes van politici, BN’ers en gewone mensen steeds vaker in omloop zijn. Google ontwikkelde SynthID oorspronkelijk voor zijn eigen modellen, maar zegt nu dat het de techniek breed wil verspreiden.
via OpenAI
Voor wie zelf met AI bouwt
HELLoRA: alleen de experts trainen die je écht gebruikt
Nieuw onderzoek laat zien dat je een Mixture-of-Experts model kunt fine-tunen door LoRA-adapters alleen op de actiefste experts te zetten.
Onderzoekers introduceren HELLoRA, een methode die LoRA-modules alleen toevoegt aan de experts die tijdens fine-tuning het vaakst geactiveerd worden. In een Mixture-of-Experts architectuur verwerkt elke token een subset van het model — niet het hele netwerk. Door adapters alleen op die “hot experts” te plaatsen, verlaag je het aantal trainbare parameters én de rekenkosten, terwijl downstream-prestaties omhooggaan.
De methode is getest op OlMoE-1B-7B, Mixtral-8x7B en DeepSeekMoE. In extreme gevallen combineren de onderzoekers HELLoRA met LoRI (waarbij de up-projection bevroren blijft) om het parameterbudget nog verder te verlagen. De paper bevat ook code en benchmarkresultaten die laten zien dat deze vorm van “structured regularization” expert-specialisatie behoudt.
Aanbeveling: Bekijk de code als je MoE-modellen fine-tunet en weinig VRAM hebt.
via ArXiv
Forge: guardrails die een 8B model van 53% naar 99% brengen
Open-source reliability layer voor self-hosted tool-calling — zonder het model zelf te veranderen.
Antoine Zambelli, AI-directeur bij Texas Instruments, bouwde Forge: een reliability layer die je om een lokaal draaiend model heen legt. Het voegt guardrails toe zoals retry-nudges, step enforcement, error recovery en VRAM-aware context management. In zijn tests steeg de succes-rate op multi-step agentic workflows van ~53% naar ~99% — zonder het model zelf te fine-tunen of te vervangen.
Forge draait op consumer hardware en werkt met elke tool-calling compatible model. De repository bevat ook een eval harness waarmee je kunt meten of de reliability layer echt werkt voor jouw use case. De code staat onder Apache 2.0 op GitHub.
Aanbeveling: Test dit als je lokale modellen inzet voor productie-agents en nu tegen betrouwbaarheidsproblemen aanloopt.
POLAR-Bench: meet hoe goed je agent privacybeleid respecteert
Nieuwe benchmark laat een trusted model met privacyregels praten tegen een adversarial third-party model — en scoort hoeveel lekt.
Onderzoekers van meerdere universiteiten publiceerden POLAR-Bench, een diagnostische benchmark die privacy-utility trade-offs meet in LLM agents. Een trusted model krijgt een taak én een privacybeleid (bijvoorbeeld: “Deel geboortedatum niet, maar wel postcode als het relevant is”). Dat model praat met een third-party model dat adversarieel probeert te sondren naar zowel taak-relevante als beschermde attributen.
De benchmark bevat 7.852 samples verdeeld over 10 domeinen. Privacy en utility worden gescoord via deterministic set-membership: welke attributen zijn gedeeld die niet gedeeld mochten worden, en is de taak voltooid? Frontier-modellen houden over 99% van protected attributes binnen, maar kleinere open-weight modellen (1–30B parameters) lekken structureel. De paper laat zien dat privacy en utility niet automatisch samengaan.
Aanbeveling: Draai POLAR-Bench als je agents bouwt die namens gebruikers handelen en gevoelige data verwerken.
via ArXiv
HackerNews · Reddit/r/artificial · ArXiv · TechCrunch · Google · Anthropic · OpenAI · Twitter · NBC News · GitHub