[!NOTE] Automatische vertaling Dit artikel is automatisch vertaald vanuit de oorspronkelijke Engelse versie.
Blog
Voor kortere beslissingsgidsen, gebruik dan Snelle antwoorden. Het archief hieronder is bedoeld voor de uitgebreide artikelen.
Alle artikelen
-
Modelengineering · AI-infrastructuur
Modelkwantisering in 2026: Van fundamenten tot productie-inferentie
Een praktische gids voor het kiezen van LLM- en diffusiemodel-kwantiseringspaden op basis van knelpunten, hardware, runtime-kernels, kalibratiegegevens en implementatiecontroles.
-
AI-agenten
AI-agentgeheugen: Schema-gestuurde getypeerde toestand voor langlopende systemen
Waarom productie-AI-agenten een schema-gestuurd geheugen nodig hebben met temporele geldigheid, herkomst en gestructureerde conflictbehandeling, in plaats van eenvoudige vectorterughaling uit ruwe tekst.
-
AI-agenten
Beoordeling van AI Agents in productieomgevingen: van Traces tot testsets
Hoe je productie AI agents kunt evalueren door traces om te zetten in geversioneerde regressietests datasets, trajectmetrieken, gecalibreerde judges, en CI-gates.
-
AI-agenten
Langelopende AI Agent Runtime in 2026: Sessions, Sandboxes, Checkpoints, en harnessing-mechanismen
Hoe je langlopende AI agents-processen in productie met sessions, harnesses, sandboxes, checkpoints, traces en deployment-patronen zo kunt uitvoeren dat deze op een schone manier hersteld kunnen worden.
-
Zoek- en taalsystemen
Beoordeling van RAG: Metrieken voor elke fase van een productiesysteem van type RAG
RAG evaluatiemetingen voor parsing, retrieval, reranking, generatie, citaties en productietelemetrie, inclusief code en foutmodi.
-
AI-agenten
AI Agent Beveiliging in 2026: Guardrails, toegangsrechten, Sandboxes, en MCP bedreigingen
Waarom LLM guardrails niet voldoende zijn voor de beveiliging van AI agent, en waar toegangsrechten, sandboxes, HITL, MCP-scopebepalingen en beleidscontroles een rol spelen.
-
Zoek- en taalsystemen
Het definitieve handboek over NER in 2026: Encoders, LLMs en de 3-laagse productiearchitectuur
NER in 2026 houdt in dat je moet kiezen tussen GLiNER, spaCy, Transformers en LLM extractie voor latency, nauwkeurigheid en schemacontrole.
-
AI-agenten
AI Agent Tool Use in 2026: MCP, CLI, vaardigheden en uitvoering van code
Vergelijk de manier waarop JSON-tools worden aangeroepen, MCP, Skills, CLI en codeuitvoering voor AI agents, met de ontwerprules van ACI en de productiegerelateerde afwegingen die van belang zijn.
-
Modelengineering
LLM Ingenieursgids: 45 concepten voor Inference, training, architectuur en operationele beheer
Een referentieboek voor professionals met 45 LLM ingenieursconcepten voor productiesystemen, die betrekking hebben op inference, training, architectuur, deployment en operationele aspecten.
-
Zoek- en taalsystemen
Het definitieve handboek over OCR in 2026: van Pipelines tot VLMs
OCR in 2026 betekent dat er een keuze moet worden gemaakt tussen klassieke pipelines en VLMs voor tekstverwerking, lay-outontwerp, tabelverwerking en documentextractie.
-
AI-infrastructuur
Vergelijking van moderne dataverwerkingseenheden: Polars, DataFusion, Daft, Ray Data, Pandas en Spark
Benchmarks Het vergelijken van Polars, DataFusion, Daft, Ray Data, Pandas en Spark bij tabulaire en multimodale werklasten, inclusief code en beslissingsregels.
-
AI-agenten
AI Agent Memory Architectuur in 2026: Checkpoints, Vector Stores, en bestandgebaseerde geheugen
Hoe je AI agent memory kunt ontwerpen met checkpoints, PostgreSQL of Redis, vector stores zoals Qdrant, en bestandsgebaseerde geheugenopslag voor langlopende systemen.
-
Zoek- en taalsystemen
De zoekrankingsstack in 2026: BM25, Embeddings, cross-encoders en LLM Reranking
Hoe je een zoekrankingsstack kunt bouwen met BM25, dense embeddings, hybrid RRF, cross-encoder reranking en LLM listwise reranking op Amazon ESCI.
-
AI-agenten
AI Agent Reasoning Lussen in 2026: ReAct versus ReWOO versus Plan-en-uitvoeren
Vergelijk ReAct, ReWOO en Plan-and-Execute voor AI agents. Voorbeelden van LangGraph tonen hoe elke benadering flexibiliteit inruilt voor kosten, latency en de planning-structuur.
-
Modelengineering
Manifolds-beperkte hyperverbindingen (mHC): Een uitleg van DeepSeek Residual Scaling
Een technische uiteenzetting van DeepSeek’s Manifold-Constrained Hyper-Connections (mHC), schaling van de breedte van de residuestroom, Sinkhorn routing, en trainingsstabiliteit.
-
AI-agenten
Enterprise RAG Challenge 3 (ECR3): Het ontwikkelen van succesvolle AI Agent architecturen
Wat onthullen de inzendingen voor uitdaging 3 van openbare ondernemingen RAG over de prompt iteratie, validatie, contextstrategie, toolwrappers en agent architectuur?
-
Modelengineering
LLM Fine-Tuning Gids: LoRA, QLoRA, DoRA, Unsloth, Axolotl en Deployment
Wanneer moet LLMs worden gefine-tuned, wanneer is het nodig om RAG of prompting te gebruiken, en hoe passen LoRA, QLoRA, DoRA, Unsloth, Axolotl, datasets, evals en deployment hierin?
-
AI-agenten · Modelengineering
Schema-geleide Reasoning op vLLM: Structured Outputs met xgrammar en Pydantic
Hoe Schema-Guided Reasoning vLLM, xgrammar, Pydantic schemas en constrained decoding gebruikt om LLM-uitvoer gestructureerd en betrouwbaar te maken.
-
Modelengineering · AI-infrastructuur
LoRAX Serving Gids: Het beheren van meerdere LoRA adapters op Kubernetes
Beoordeel en implementeer LoRAX voor long-tail LoRA serving, met de huidige APIs, versterking van Kubernetes-charts, beveiliging van adapters, cache-gebaseerd routing, en afwegingen met betrekking tot vLLM.
-
AI-agenten
Domein-gestuurd ontwerp voor AI Agents: Begrensde contexten, hulpmiddelen en bedrijfsregels
Hoe domain-driven design helpt AI agents om een gedeelde taal, begrensde contexten, applicatieservices, aggregates, repositories en deterministische bedrijfsregels te gebruiken.
-
AI-agenten
Context Engineering voor AI Agents: Context Windows, geheugen, hulpmiddelen en Guardrails
Hoe context engineering te ontwerpen voor AI agents: context windows, instructiehiërarchie, retrieval, geheugen, hulpmiddelen, guardrails, herkomst en compressie.
-
AI-agenten · Ontwikkelaarstools
MCP Server-tutorial met uv en FastMCP: Bouw een FeatureStoreLite-server
Bouw een aangepaste MCP-server met uv en FastMCP, maak de ML-tooling voor feature-stores beschikbaar, test deze lokaal, en verbind de server met Claude Desktop.
-
Modelengineering
Open-Weight LLM varianten, Quantization, en formaten: instructies geven, MoE, GGUF, GPTQ, en AWQ
Hoe je open-weight model namen kunt lezen door de trainingsrol, architectuur, quantization methode, opslagformat, runtime en hardwarecompatibiliteit van elkaar te scheiden.
-
Ontwikkelaarstools
Stable Diffusion op macOS: het tekenen van afbeeldingen, DiffusionBee, ComfyUI, A1111 en Fooocus
Vergelijk lokale hulpmiddelen voor afbeeldingsgeneratie op macOS op basis van de instellingen, model-ondersteuning, workflow-controle, reproduceerbaarheid, extensies en het onderhoudsstatus.
-
Modelengineering · Ontwikkelaarstools
Lokale LLMs op macOS: Ollama, LM Studio, llama.cpp, MLX en Apple Silicon
Vergelijk lokale LLM-hulpmiddelen op macOS op basis van het interface, model-formaat, de beschikbare geheugencapaciteit, de API-expositie, en de workflow voor ontwikkeling op Apple Silicon.
-
Ontwikkelaarstools
`pyproject.toml` Gids: Python-pakketstructuur, afhankelijkheden en configuratie van hulpprogramma’s
Hoe pyproject.toml fungeert voor bouwsystemen, projectmetadata, runtime-afhankelijkheden, ontwikkelingsgroepen, CLI-ingangspunten en configuratie van tools.
-
Ontwikkelaarstools
Zsh-startbestanden: `~/.zprofile` versus `~/.zshrc` op macOS en Linux
Uitleg over Zsh-startbestanden: wanneer worden ~/.zprofile en ~/.zshrc geladen op macOS en Linux, wat hoort er in elk bestand, en hoe kan de actieve shellmodus worden gediagnosticeerd.
-
AI-infrastructuur
MLOps versus LLMOps: Infrastructuur voor foundation Models en LLM-systemen
Welke basis models is er veranderd in MLOps: release-eenheden, retrieval, hulpmiddelen, evaluatie, tracing, serving en operationeel risico.
-
Modelengineering · AI-infrastructuur
Schaalvergroting van grote taalmodellen Models: Meerdere GPU- en meerdere-nodestrategieën die in de praktijk standhouden
Hoe kun je grote taalmodellen models schalen over GPUs en nodes met gegevens, waarbij er volledige sharding wordt toegepast op tensors, pipeline, context en via expert parallelism.
-
Ontwikkelaarstools
Instellingen van een MacBook voor AI Engineering: macOS-hulpprogramma’s, Python, Docker en de Terminal Workflow
Een controlelijst voor de opstelling van een MacBook voor AI engineering: Xcode-hulpprogramma’s, Homebrew, Python met uv, Docker, terminalinstellingen en VS Code.
-
Ontwikkelaarstools
UV op macOS: Beheer van Python-versies, projecten en tools
Hoe ik uv op macOS gebruik voor het installeren van Python, projectafhankelijkheden, lock-bestanden, inline-scripts en éénmalige CLI-hulpmiddelen.