Een nieuw wereldmodel van Meta FAIR na al de chaos. 🌍 Maak kennis met DINO-wereld: een generalistisch videowereldmodel dat de toekomst voorspelt—in latente ruimte. Getraind op ongecureerde video's met DINOv2, leert het diverse temporele dynamiek (rijden, binnen, simulaties), overtreft eerdere modellen op segmentatie en diepte, en begrijpt zelfs intuïtieve fysica. Bonus: het kan worden fijn afgestemd voor actie-geconditioneerde planning.

ICML's verklaring over subversieve verborgen LLM-prompts We leven in een vreemde tijdlijn...

Niet eens brons: Evaluatie van LLM's op de Internationale Wiskunde Olympiade 2025 🥉 Leuk blogbericht van het team achter MathArena: Evaluatie van LLM's op onbesmette wiskundewedstrijden () die een onafhankelijke analyse van de prestaties van LLM's op de IMO biedt.

Niet eens brons: Evaluatie van LLM's op de Internationale Wiskunde Olympiade 2025 🥉 Leuk blogbericht van het team achter MathArena: Evaluatie van LLM's op Onvervuilde Wiskundewedstrijden () die een onafhankelijke analyse biedt van de prestaties van LLM op IMO.

Ingenieurs besteden 70% van hun tijd aan het begrijpen van code, niet aan het schrijven ervan. Daarom hebben we Asimov gebouwd bij @reflection_ai. De beste code-onderzoeksagent, gebouwd voor teams en organisaties.

De mensheid heeft (voorlopig!) overwonnen. Ik ben volledig uitgeput. Ik heb in de afgelopen 3 dagen 10 uur geslapen en ik ben nauwelijks levend. Ik zal meer over de wedstrijd posten als ik wat rust heb. (Om duidelijk te zijn, dit zijn voorlopige resultaten, maar mijn voorsprong zou groot genoeg moeten zijn)

Enkele updates 🚨 Ik heb mijn Ph.D aan @uwcse in juni 2025 afgerond! Na een jaar bij AI2 als Research Scientist, ga ik in het najaar van 2026 naar CMU @LTIatCMU & @mldcmu (met dank aan) als universitair docent. De reis, dankbetuigingen en werving in 🧵

Hikaru Utada en Yuval Noah Harari praten over De Evolutie van AI en Creativiteit Moet toegeven, dit stond niet op mijn bingo kaart!

Ik ben enthousiast om deze herfst deel te nemen aan @TEDAISF!

1 decennium geleden: Reinforcement Learning Prompt Engineer in Sec. 5.3 van «Learning to Think …» [2]. Adaptieve Denkketen! Een RL-netwerk leert een ander netwerk te ondervragen voor abstract redeneren en besluitvorming. Voorbij het World Model van 1990 voor milliseconde-voor-milliseconde planning [1].  [2] J. Schmidhuber (JS, 2015). «On Learning to Think: Algorithmic Information Theory for Novel Combinations of RL Controllers and Recurrent Neural World Models.» ArXiv 1210.0118  [1] JS (1990). “Making the world differentiable: On using fully recurrent self-supervised neural networks for dynamic reinforcement learning and planning in non-stationary environments.” TR FKI-126-90, TUM. (Dit rapport introduceerde ook kunstmatige nieuwsgierigheid en intrinsieke motivatie door middel van generatieve adversariële netwerken.)