DataNorth AI
Articles about DataNorth AI
AI effort levels (2026): ChatGPT, Claude, Qwen, Grok
Effort levels bepalen hoe lang een AI-model nadenkt voordat het antwoordt, en die keuze verandert tegelijk de kwaliteit, de snelheid en de kosten. Deze gids legt uit hoe ChatGPT, Claude, Qwen en Grok effort levels in oktober 2026 hebben ingericht, wat de gemeten verschillen zijn en welk niveau bij welke taak past.
Niveaus van AI uitgelegd: van narrow AI tot AGI en ASI
AI wordt meestal verdeeld in drie niveaus: narrow AI, AGI en ASI. Deze gids legt elk niveau uit en laat zien waarom een bovenmenselijke schaakengine toch narrow AI is. Je leest ook wat een recordscore op een benchmark in september 2026 wel en niet bewijst, en met welke vijf vragen je beoordeelt welk niveau een AI-tool heeft bereikt.
Wat kost het beheer van een AI-systeem na livegang?
Een AI-systeem draaiende houden kost vier dingen: cloud- en modelverbruik, onderhoudsuren, eigenaarschap en coordinatie, en hertraining wanneer er een getraind model in zit. Infrastructuur wordt stelselmatig overschat en onderhoud stelselmatig onderschat. Dit artikel geeft per post een echte orde van grootte en behandelt wat er in een beheerafspraak hoort.
Welk AI-model is het beste in Nederlands?
Gemini 3.7 Flash voert het EuroEval-leaderboard aan, maar de ranglijst vertelt niet het hele verhaal. De topmodellen liggen op Nederlandse taalvaardigheid slechts 2,5 punt uit elkaar, terwijl het verschil op kennis van Nederland oploopt tot 62 punten. Bekijk de volledige scores, wat de benchmarks precies meten en hoe je zelf test welk model het beste presteert op jouw eigen materiaal.
Jev: Wat het is en waarom het belangrijk is
Jev is het eerste publieke System One-model van TypeSafe AI. In plaats van tekst te genereren beoordeelt het een state met getypeerde vragen en geeft het keuzes, scores en kansen terug, met een confidence-score. Dit artikel legt uit hoe het werkt, wat het kost, waar het in een AI-agent past en waar het een LLM niet vervangt.
Agent compliance drift: wat het is en hoe je het beheerst
Een AI-agent die bij livegang is goedgekeurd, gaat langzaam afwijken van zijn eigen documentatie. Het model, de tools, de rechten, het geheugen en het menselijk toezicht verschuiven allemaal. Dit artikel legt uit wat agent compliance drift veroorzaakt, waarom dashboards het missen, wat de EU AI Act na de omnibus van 2026 eist en welke zeven controls het gat dichten.
Van AI Proof of Concept naar AI in Productie
Tussen een werkende proof of concept en een productiesysteem verandert het model nauwelijks. Wat erbij komt is uitzonderingsafhandeling, een menselijke controlestap, acceptatiecriteria, monitoring, toegangsbeheer, een terugvalscenario, een eigenaar en een beheerafspraak. Dit artikel behandelt elk onderdeel, wat het draaien kost en hoe je bepaalt wanneer je echt klaar bent.