bro loopt casual en legt 5 GPU-prestatieoptimalisatiemethoden voor LLM's uit. een van de eenvoudigste en meest intuïtieve uitleggen voor beginners.

dat is het... Amazon heeft bewezen dat kleine taalmodellen 500x grotere LLM's kunnen overtreffen in agentgerichte tool-aanroepen. NVIDIA heeft dit idee al eerder getoond, en dit is weer een bewijs dat de juiste fine-tuning SLM's beter kan maken in agentgerichte toepassingen dan LLM's, met een fractie van de kosten. agentgerichte bedrijven moeten dit jaar meer de ontwikkeling (dataset, evaluaties, post-training, ontwerp) van LLM's omarmen. ze hebben de data en de juiste speelvelden voor deze LLM's. het is economisch zinloos om in de meeste agentgerichte gebruiksgevallen gebruik te maken van propriëtaire grote modellen. lees dit paper en ook NVIDIA's ("Kleine Taalmodellen zijn de Toekomst van Agentic AI") om overtuigd te worden.

hij is een onderzoeksingenieur van het Google Gemini-team en hij legde praktisch alles uit wat je moet weten over het doorbreken in frontier AI-onderzoek in 2026 in slechts 40 minuten. hier zijn de belangrijkste punten: > hoe te beginnen? volg cursussen over ML en DL. kan op de universiteit of online. leer wiskunde op bachelorniveau. je hoeft niet alles in één keer te beheersen, je blijft ze steeds opnieuw bekijken. ga dan over op het lezen van artikelen. dit helpt je om een "mentale kaart" van het veld op te bouwen. > hoe lees je artikelen efficiënt: dit is een vaardigheid die je beter wordt naarmate je meer artikelen leest. begin met de samenvatting, ga dan naar de hoofdsectie. > hoe vind je gerelateerde artikelen als je over iets onderzoek doet? lees een goed geciteerd artikel over het onderwerp, ga dan naar de citaties om terug in de tijd te gaan, of vind artikelen die het citeren om vooruit in de tijd te gaan. > hoe ga je van lezen naar het starten van je eigen onderzoek? vind een gerelateerd artikel dat openbare code heeft. download de code en de dataset en speel er een beetje mee. probeer nieuwe parameters, benchmarks, enz. het gaat er niet om artikelen vanaf nul te implementeren, maar om voort te bouwen op het werk van andere auteurs. > hoeveel wiskunde heb je eigenlijk nodig? je hebt wiskunde nodig, maar niet alles in één keer en niet alles van de wiskunde. als je een theoretisch onderzoeker bent, moet je geavanceerde wiskunde kennen. empirische onderzoekers hebben meestal wiskunde nodig om te begrijpen. > neem contact op met meer ervaren PhD-studenten, professoren of auteurs van gerelateerde artikelen om begeleiding/mentorschap te zoeken of als je kunt bijdragen aan een van hun projecten. > het vinden van onderzoeksrollen is veel meer afhankelijk van aanbevelingen dan andere rollen. > industriejob zonder PhD? AI-residentie is een geweldige tussenstap hiervoor. je kunt praktische ervaring opdoen en je carrière beginnen.