Welkom bij AI Report, de Nederlandse podcast over kunstmatige intelligentie waar we uitzoeken welke invloed AI heeft op ons werk, ons leven en de samenleving.
Met deze week: Anthropic lanceert Claude Opus 4.7 en een compleet nieuw design product: Claude Design, wat zichtbaar was op de beurs voor zowel Figma als Adobe.
Daarnaast kan Anthropic sinds kort vragen om je paspoort of rijbewijs wanneer ze twijfelen over je leeftijd. Ook OpenAI heeft niet stilgezeten.
Het breidt Codex uit naar een super app en komt met een nieuw AI-model: GPT-Rosalind, dat de ontwikkeling van medicijnen moet gaan versnellen. Dan nieuws vanuit Meta.
Een interne memo laat zien dat er een tool is ontwikkeld die muisbewegingen en toetsenaanslagen van werknemers gaat vastleggen om AI agents te voeden, die dan weer de taken van deze medewerkers gaan overnemen in de toekomst.
Verder interview ik Thomas Kluijters, die destijds aan de wieg stond van Juvoli en nu oprichter is van Resonate, een Nederlands AI-lab dat speech-to-text modellen op maat maakt. Dat en meer in AI Report. Veel plezier!
[muziek] Anthropic heeft deze week zijn nieuwste AI-model gelanceerd: Claude Opus 4.7. De opvolger van 4.6 presteert volgens het bedrijf vooral beter bij complexe taken die eerder voortdurend toezicht vergden.
Opvallend is wat Anthropic bewust niet heeft gedaan. Een paar weken geleden vertelden we over Mythos, een AI-model dat duizenden ernstige beveiligingsfouten vond, maar nog te gevaarlijk is om vrij te geven.
Bij Opus 4.7 heeft Anthropic geëxperimenteerd met het doelbewust afzwakken van die cyberveiligheidscapaciteiten. Het doel is om eerst te kijken hoe dit werkt op Opus, om vervolgens Mythos breder beschikbaar te maken.
Een dag na de lancering van Opus 4.7 kwam Anthropic met Claude Design, een nieuw product waarmee je presentaties, prototypes en marketingmateriaal kunt maken.
Door te beschrijven wat je nodig hebt, kun je met Claude Design een eerste versie bouwen van bijvoorbeeld een website, marketingmateriaal, noem maar op, en daarna kan je onder meer kleur, lay-out verfijnen en je design exporteren naar PowerPoint, PDF, Canva of losse HTML-bestanden.
Bij OpenAI zaten ze ook niet stil deze week. Programmeertool Codex kreeg een forse update en positioneert zich nu als een breder productiviteitsprogramma, vergelijkbaar met Anthropic's Cowork.
De belangrijkste toevoeging is dat Codex je computer kan bedienen en ook op de achtergrond. Dus terwijl jij gewoon doorwerkt, is Codex op de achtergrond jouw programma's aan het bedienen.
OpenAI claimt dat 80% van het eigen personeel Codex gebruikt. En dat is niet enkel programmeurs.
De tweede grote aankondiging van OpenAI is GPT-Rosalind, vernoemd naar Rosalind Franklin, de wetenschapper die met haar onderzoek de structuur van DNA onthulde.
Het model is dan ook specifiek toegelegd op de biowetenschappen. Het ontwikkelen van een nieuw medicijn duurt nu gemiddeld 10 tot 15 jaar.
GPT-Rosalind moet dat verkorten door onderzoekers te helpen bij het doorploegen van wetenschappelijke literatuur en het analyseren van moleculaire data. Dan bijzonder nieuws vanuit Meta.
Een interne memo laat zien dat binnen Meta de computers van werknemers gemonitord gaan worden op zowel muisbewegingen als toetsenaanslagen om computer use models, oftewel modellen die computers kunnen gebruiken, te trainen om uiteindelijk agents te hebben die grote stukken en grote delen van de rollen van de mensen binnen Meta kunnen overnemen.
De computer use models zijn sowieso iets wat aan het groeien is. OpenAI lanceerde een functie genaamd Chronicle in zijn Codex app.
Uh, met die Chronicle functie kun je eigenlijk de hele dag jouw gebruik op de computer laten monitoren door Codex, waardoor de memory functie, die normaal dus een stukje geheugen over jou bijhoudt, verrijkt wordt door wat jij die dag op jouw computer gedaan hebt.
Eigenlijk zoiets als de Microsoft Recall fe-feature die Microsoft ironisch genoeg gerecalled heeft. Goed, voor de nieuwsbrief hebben we zowel Claude Opus 4.7, Claude Design en de nieuwe ChatGPT Image Generator getest.
We vertellen je wat je er allemaal mee kunt en hoe je ze kunt inzetten voor je alledaagse taken op werk. Ga hiervoor naar AI Report.nl. Het is vakantie en dat betekent dat ik vaak lange, complexe interviews ga doen.
Het is weer zover. Ik heb deze week Thomas Kluijters, voorheen van Juvoli. Hij was hier al eerder in de show. Nu heeft hij het AI-lab Resonate opgezet, waar ze op maat gemaakte speech-to-text modellen maken.
Dus dat zijn modellen die kunnen luisteren naar audio en daar tekst uit kunnen halen. Ik praat met Thomas over, uh, soevereiniteit.
Ik praat met hem over hoe je traint, over hardware, uh, over waarom dit soort op maat gemaakte modellen interessant zijn, hoe ze zich verhouden tot de modellen van Mistral, uhm, wat sowieso het idee is van AI-labs binnen de EU en binnen Nederland.
Waarom hij hier blijft en niet is verhuisd naar de US. Al met al een interessant interview. En zoals altijd, als het eventjes te veel is, zet hem even lekker op pauze, loop een stukje buiten en kom dan weer terug.
Veel plezier.
[muziek] Ik zit op, uh, Artificial Analysis.AI te kijken naar de Artificial Analysis In-Analysis Intelligence Index en dan zie ik Mistral-Small 4 ergens bijna van het beeld afvallen.
En daarvoor zie ik eigenlijk alleen maar Amerikaanse en Chinese modellen. Ik maak me hier een beetje zorgen om, merk ik.
Hoe zit jij een beetje in dit verhaal van: één Europees model niet in de kopgroep van Artificial Intelligence? Ik denk dat het vooral vervelend is voor mensen die in Europa wonen.
Uh, je merkt vooral dat de nieuwere modellen vaak wat minder goed zijn in Europese talen. Uhm, vandaag toevallig heb wat experimenten gedaan waar we voor het Gamma 4 nemen van Google en die vergelijken met het Qwen 3.6.
We zien dat Qwen 3.6 ontzettend slim is, maar de taligheid van Qwen 3.6 zit niet precies op het niveau van een GPT-4o.
En dan zien we dat Gamma 4Hoewel misschien niet even slim als een Qwen 3.6, toch die taligheid van Nederlands heel goed kan. En wat bedoel ik dan?
Uhm, bijvoorbeeld als ik de vraag stel: nou, welke termen zijn nou relevant voor een gesprek tussen een arts en een patiënt?
Dan zien we dat bijvoorbeeld pijnstilling een heel relevante term is volgens Qwen 3.6, maar ook praat dokter en huisdokter. En Gemma, die denkt dan toch wel: ja, ibuprofen, paracetamol.
En dat vond ik wel interessant, want, ja, je zou eigenlijk verwachten dat een superintelligent model zoals Qwen 3.6 die termen, uh, supergoed en supersnel zou kunnen vinden.
Maar toch zien we dat eigenlijk een Mistral of een, in dit geval Gemma 4, die toch wel wat meer gefocust zijn op, nou, general purpose, uh, use cases, zien we dat de Europese, en ik zou niet zeggen dat Gemma per se Europees is, maar Mistral zien we ook dat het best wel goed is in die taligheid.
Dus eigenlijk de top 40 die ik er nu bij heb gepakt is niet per se het hele verhaal omdat het een intelligence index is. En jij zegt: ja, intelligence in welke taal?
Ja, nou ja, je zou kunnen zeggen dat intelligence, ja, de benchmarks natuurlijk, hoe wordt die nou gemeten? Ja, dat is natuurlijk een beetje.
Op dit moment, uh, is wel bewezen dat benchmarks niet altijd de leidende factor zijn in hoe slim of hoe goed een model is. Maar,
uh, je hebt natuurlijk de benchmarks en je hebt de echte wereld en je merkt dat voor onze use cases een Qwen 3.6 gewoon niet genoeg is.
En dit heb ik natuurlijk ook bij Juvely heel veel gemerkt, waar elke week er een nieuw model uitkwam en we, we hoopten van: oké, misschien is dit model wel heel goed.
Of in bepaalde use cases bij, bij Juvely, namelijk het samenvatten van, van een gesprek tussen een patiënt en een arts.
En dan merk je toch dat, ja, uhm, ik kon nog wel, uh, herinneren dat, uh, we een nep consultatie hadden tussen, uh, een, een arts en een patiënt en die had dan, uh, uh, last van z-haar keel.
En, uh, toen vroeg de arts, uh: ja, wat doe je dan? En, uh: nou, ik drink, uh, gemberthee. Uhm, en toen had, uh, Qwen 3.6 samenvat: geen gemberthee effect. En dat vond ik wel een hele mooie. Uhm,
uh, hoewel deze modellen ontzettend goed zijn, uh, in misschien coding of instruction following voor bepaalde use cases zien we dat, ja, in de echte wereld dat, dat toch een beetje snijdt.
Uh, en dan merken we wel dat de, de meertalige, uh, zoals inderdaad een, een Gemma 4, Mistral, uh, toch ontzettend goed zijn in, in juist de cases die voor ons belangrijk zijn.
En wat is dan, kan je mij een beetje een idee geven tussen de, van de relatie tussen de benchmarks en de wereld? Of hoe jij die meemaakt, zeg maar, binnen jouw sector, binnen jouw werkveld?
Ja, dus bij Juvely waar het heel erg om ging was bijvoorbeeld, uhm, je kan heel goed en precies weten wat er gebeurt in een gesprek, uh, als model.
Je kan het heel goed beschrijven, maar kan je het ook heel goed opschrijven? Dus je kan het wel goed beschrijven. Zeg maar intern zie je wat er gebeurt.
Het model blijkbaar, het, het, het, tot het detail toe kon het beschrijven wat er is gebeurd in het gesprek. Maar om dat vervolgens, uhm, te schrijven op een manier zoals we het willen lezen als, als persoon.
Dus je bedoelt als je de, als het ware de gedachtegangen meeleest, denk je: ja, je hebt, je, je hebt goed door wat hier gaande is en dan vervolgens zegt: oké, nu heb je dat door.
Schrijf het nou eens op, dan verloor je daar wat. Correct, ja.
Dus we, we merken dat heel erg in, uh, ja, hoe het large language model, uh, uiteindelijk de output schrijft of, of als we dat in een bepaalde structuur willen zien, vooral in Europese talen.
Uh, bij Resonate, uh, gebruiken we bijvoorbeeld heel veel verschillende talen, uh, dus, uh, van Frans tot Turks tot wat dan ook.
En eigenlijk is onze bread and butter nu vooral Gemma 4 en, en in Mistral modellen, uh, en Qwen 3.6 laten we vooral gebruiken voor, uh, use cases waar je gewoon complexe beslissingen moet maken waar het niet zo heel erg uitmaakt wat je nou eigenlijk produceert, zolang je maar het juiste antwoord produceert.
Maar dan noem je drie open modellen. Modellen die mensen kunnen downloaden, mee aan de gang kunnen. Ligt een beetje aan de licentie die erbij zit, maar goed, je kunt ze in ieder geval draaien op je eigen infrastructuur.
Uhm, is het bewust dat je zegt: ik, dat is nou eenmaal de, uh, het cluster met modellen dat ik kan gebruiken.
Of zeg je: zelfs, uh, die kleinere modellen, die open modellen zijn op bepaalde punten krachtiger dan de gesloten frontier models.
Of ben je, heb je een bewuste strategie om te zeggen: wij willen gewoon kiezen uit open modellen.
Waar het voor ons altijd op neerkomt is dat we eigenlijk intern de modellen finetunen, uh, als we large language models gebruiken voor, voor onze use cases.
Dus denk bijvoorbeeld aan een Qwen model, uhm, hoewel ze heel slim zijn, willen we eigenlijk vormen naar de schrijfbare kunsten van, van Gemma 4.
Uh, dus we maken een soort van, uhm, nou ja, een hybride tussen de twee modellen. Dus wat nou als ik de intelligentie van Qwen kan nemen en, en de manier van schrijven van Gemma 4. Nou, hoe ziet dat eruit?
Nou, voor ons vooral heel veel reinforcement learning, dus. Ja, want kan je mij, want dit vind ik echt fascinerend.
Kan je mij een beetje meenemen hoe je die elixir ba-[lacht] kookt, maakt, zeg maar, want je bent, eigenlijk zeg je nu: ik ga een soort kinderen maken van of een soort kind creëren van twee modellen waarbij ik zeg: ik wil eigenlijk, ja, een beetje als hoe dat tussen mensen ook gaat, uh, karaktereigenschappen en, uh, biologische eigenschappen van de een mixen met de ander.
Hoe, hoe gaat, zonder al te technisch te gaan, zeg maar, kan je een beetje uitleggen hoe zoiets in zijn werk gaat?
Ja, het is in ieder geval heel veel experimenteren, dus het, het, het, het verbaast mij niet soms dat, uh, we ongeveer 32 experimenten tegelijk draaien, uh, over hoe we dit het beste kunnen doen.
En de strategieën lopen ontzettend uiteen. Uhm, maar een voorbeeld van hoe dit eruit ziet is dat, uh, nou ja, wat nou als we eerst, uhm, een soort van meetbare output kunnen creëren?
Dus bijvoorbeeld: we kunnen een systeem bouwen dat gegeven een output van Qwen kan zeggen: dit is goed of dit is slecht, uhm, kunnen bouwen. Dan zijn we al een heel eind. Soort jury. Ja, een jury inderdaad.
Uh, en dat kan een large language model zijn. Maar dat kan ook, uhEen simpele formule zijn of een simpel simpele check. Uhm en wat we dus doen is. Nou oké, we nemen die die dat Quen grote Quen model.
En daar gaan we dus vervolgens. Ja, we gaan. We maken wat synthetische data met Gamma en dan vervolgens kunnen we dus het Quen model finetunen op de manier hoe Gamma schrijft.
En dan gebruiken we zeg maar die, die score, die jury gebruiken we dus om alle goede Gamma outputs die wel goed geschreven zijn en correct zijn volgens onze jury. Die gebruiken we als ons training data. En ja, dit kan.
Hier gebruikt het woord reinforcement learning voor. En dan vervolgens heb je dus je je Quen basismodel met de schrijfstijl van Gamma voor bepaalde.
En is dit ook hoe de de Chinese labs en de andere labs waarschijnlijk inmiddels ook elkaars modellen, die dus eigenlijk gesloten zijn, wat wat black boxen zijn die je alleen vanaf de buitenkant kan benaderen, ja, daar een soort destillaten van creëren door het gedrag te monitoren van een gesloten model in hun geval.
En vervolgens, ja, toch een beetje dat de inspiratie te halen uit die modellen. En is is dat hetzelfde als wat jullie aan het doen zijn, alleen dan met twee open modellen? Correct? Ja.
Alleen het het verschil is natuurlijk de schaal. Maar ook voor ons moeten we gewoon heel veel data genereren. Dus we gebruiken soms wel tot 64 GPU's 10.00u lang. Om die synthetische om die synthetische data te maken.
Ja, en dan heb je het niet over een paar honderd miljoen tokens, maar miljarden tokens. En daar moet je weer een filter over doen. En ja, die jury moet daar natuurlijk weer een, een mening over hebben.
En als je kijkt wat wat de grotere labs inderdaad doen tenminste. Er wordt veel gedistilleerd inderdaad.
Dus waar we zo'n, zo'n closed source model benaderen met een, een, een output die je interessant vindt en, en daar vervolgens op traint.
Wat je wel merkt is dat alle model providers dit heel graag niet willen, dus dat wordt wel vaak wordt best wel strikt op gemonitord. Ja, dus dat zijn de partijen die de modellen sowieso niet aanbieden.
Openlijk, het zijn hun diamanten die ze in de kluis hebben zitten waar wij van buitenaf voor een x bedrag per token toegang krijgen tot de kluis, maar niet de inhoud, alleen de buitenkant. Correct. Ja.
En eigenlijk vinden ze het helemaal niet prettig als wij enige vorm van magie weten te destilleren vanuit hun kluis. Ja, ja en, en je ziet dat. Wat je natuurlijk ook kan doen.
En je kan dus ook echt je eigen model destillen. Dus op een gegeven moment gegeven die dat, dat Quen plus Gamma model kan ik gebruiken om nog een keer die nieuwe outputs te genereren.
En nu zijn ze ietsjes beter, want ze zijn ietsjes slimmer omdat we Quen als basismodel hebben en Gamma outputs. En dat kan je blijven herhalen. Kan je dan de luisteraar een beetje helpen? Hoe?
Want, en ook mij, want intuïtief denk ik dan je bent toch kopieën van kopieën aan het maken? Dit is een beetje het standaard soort poisoning the well dus van je.
Je bent eigenlijk je eigen output weer aan het opeten en daardoor kan het toch dan. Dan moet je dat kopieer machine effect krijgen van een kopie van een kopie. Maar dat is niet zo.
Ik bedoel empirisch niet waar, want we weten het in de wetenschap en praktisch niet waar, want jij doet het in zekere woorden beter. Kan je ons helpen te begrijpen waarom dat werkt? Ja dus.
Ten eerste ik bedoel de jury is er nog altijd, dus de jury jureert nog steeds. Je kan het zelfs doen dat de jury nog strikter wordt. Dus vanaf nu zijn foutjes die heel fout zijn mogen niet meer meedoen.
Alleen maar foutjes die. Strafpunten. Ja, strafpunten inderdaad. Dus je gaat strikter zijn op op wat de output is van de modellen.
En in praktijk merken we ook gewoon dat als je een model traint op data en dan vervolgens nog een keer dat model gebruikt om die data nog een keer te annoteren, dat je dan toch een beter model krijgt.
Alleen wat daar ontzettend gevaarlijk van is, is dat Whisper v. Whisper is een groot ja, een mooi voorbeeld hiervan. OpenAI Whisper is een spraakherkenning model van Whisper.
Een tijdje geleden uitgebracht en dan heb je dus versie twee en versie drie. En versie twee was een wat meer doortraind model van het originele Whisper Large model. En wat hebben ze nou gedaan voor versie drie?
Ze hebben gewoon enkele miljoenen uren audio van YouTube genomen, nog een keer met Whisper V2 geannoteerd en daar weer door op getraind. Is dit de reden waarom die zo vaak onderaan een transcript zegt?
Pers de bel icon en klik te subscribe. Ja. Want heel vaak hallucineert die YouTube-esk dingen erbij is mij opgevallen. V3. Nou, dus dat is exact het probleem. Whisper V2 deed het ook, maar op mindere mate.
Je zag het minder gebeuren. Maar wat gebeurt er dan bij V3? Juist, dat effect van je hallucinaties worden erger. Maar aan de andere kant is V3 ontzettend goed. Als dit als. Zeg maar als je naar alle benchmarks kijkt,
is Whisper V3 vaak gewoon het beste model. Nog steeds en deels komt het vaak. Vaak valt Whisper V3 wat meer naar beneden in de benchmarks omdat het dus inderdaad.
Klik te subscribe hallucineert op hele moeilijke of stille zeg maar als ik zeg oké en daar stopt de audio en misschien zit er nog wat 5 seconden stilte achter, dan hoor je waarschijnlijk oké, thank you for listening en waarschijnlijk wat vervolgens in de benchmarks.
Wat er dus gebeurt is dat die die foutmarge die explodeert voor dat sample. Maar als je kijkt naar het gemiddelde. Eigenlijk is Whisper V3 nog een ontzettend goed model.
Want voor die hallucinatie zit een door het beetje risico nemen van. Want het is een soort risico wat je neemt. Ja. Als het risico nemen een goede keuze is, heb je enorm een goede match. Ja.
Maar omdat je zo krachtig durft te gokken als het ware, gok je er mogelijk aan het einde op het woord oké, een hele zin bij. Het is een soort ja over enthousiasme van het model zou je bijna kunnen zeggen. Ja.
Dus als je ook ja, voor de ja, de de wat? De nerds onder ons zei je in principe Whisper het model kunnen downloaden en wat je voor de lol kan doen is je haalt de encoder weg en je stopt gewoon niks in het model.
Gewoon helemaal geen audio en je vraagt gewoon een decoder. Voorspel het volgende woord en dan zie je dus heel mooi de, de, de alle tokens die die zouden voorspellen zonder audio.
En dan zie je inderdaad heel veel van TV Gelderland zie je voorbijkomen als je het biased op Nederlands. Als je het biased op Portugees, Spaans, you name it. Elke taal heeft een haar eigen hallucinatie en
je ziet ook dat er heel veel innovatie is van oké, nou wat als je voor het Whisper V3 neemt? En wat nou als je daar
ja.Zelf mee aan de, ja zelf mee aan de slag gaat, ervoor zorgt dat dus die, uh, hallucinaties worden geminimaliseerd.
Ja, je zou bijna kunnen zeggen als je hem dan zonder encoder, dus zonder audiodata laat, uh, genereren, uh, dat je dan wat hij dan genereert gaat gebruiken als antisignaal om, om juist weer op weg te trainen, zeg maar.
Want het eerste wat dan naar voren komt op basis van de minste informatie is hetgene wat het vaakst naar voren komt als hallucinatie. Zeg ik goed dan toch? Ja, nou, dat is, uh.
Ik zou zeggen dat je dat kan gebruiken als antisignaal. Ja, dat is inderdaad, uh, uh, heel, zoals je al zegt, dat is, uh, uh, daar is een paper over gemaakt. Het heet volgens mij Calmer Whisper en daar doen ze exact dit.
En je ziet dus wel dat die hallucinaties aanzienlijk dalen. Je hebt een hele kleine, uh, uh, performance penalty, maar ja, dat contrast, zeg maar, tussen de twee. Uh, je merkt dat dat heel goed werkt inderdaad.
Uh, maar je ziet ook dat er heel veel, uh, te winnen valt als je dat gewoon die stilte weghaalt.
Maar het grappige is natuurlijk wel als je die encoder weghaalt en je hebt alleen die decoder, dan kom je in principe terug bij af. Dan ben je eigenlijk bij een large language model bijna terechtgekomen.
Want wat nou als je, als je de audiocomponent weghaalt en er gewoon al wat tekst instopt van: hallo, ik ben. Een soort primitieve GPT heb je dan eigenlijk te pakken. In principe. Die eigenlijk ook in Whisper zit.
Het is niet voor niets uit OpenAI ontstaan natuurlijk. Nee, exact. En, en dat vind ik heel grappig, uh, dat je dan, zeg maar, toch nog, uh, ja, eigenlijk is het gewoon, uh, het hele sterke van Whisper is geweest.
Wat nou als we, uh, we, we gaan ervan uit dat de audio eigenlijk vaak niet overeenkomt met de tekst, maar dat boeit ons niet, want we hebben zoveel tekst dat we de, de decoder moet zo slim zijn dat hij dat wel zal begrijpen, zeg maar.
Ja, dat hij de gaatjes invult eigenlijk, uh, totdat hij het gaatje aan het einde van de audio invult. En dan gooit hij er nog even een click as a scribe achteraan. Ja, dat is wel heel jammer.
Maar nog even terug naar wat je was aan het vertellen. We doen eigenlijk een, uh, synthese, of in ieder geval een distillation.
We vinden dat Gemma vier goed kan schrijven en we vinden dat Qwen drie zes, uh, eigenlijk heel goed kan nadenken, uh, hoor ik jou zeggen.
En als we die nou eens konden combineren, dan hebben we een soort goed nadenken plus goed schrijven in een nieuw, uh, model. Of in ieder geval een gefinetunede versie van Qwen drie zes, toch?
Ja, met de kanttekening dat dus heel goed is, uh, in de use case voor ons. Uh, want wij gebruiken. Je verliest ook iets als het ware. Je moet betalen met een soort, je bent een soort semi-expert aan het maken.
Expert is misschien het verkeerde woord, maar je bent hem aan het scopen richting een bepaald vakgebied, richting een bepaalde sector.
En daarmee, uh, wordt het model automatisch eigenlijk minder goed in de sectoren erbuiten. Ja, ja. Dus wij gebruiken dat heel veel voor, weet ik veel, uh, ontzettend veel, uh, preprocessing stapjes.
Uhm, we zien gewoon heel veel waarde, uh, in dit soort, ja, alles wat je kan scoren, alles wat je kan meten, alles wat je kan objectificeren is, is heerlijk, want daar kan je reinforcement learning op toepassen.
Het is een beetje tweak, het is een beetje tunen, maar dan heb je gewoon.
Je kan een cirkel creëren en een loop creëren van verifiëren, waardoor je kan gaan heel klein met de, de, ja, je kunt eigenlijk een berg op gaan klimmen en het wordt steeds beter.
En je kunt ook uitleggen dat het beter is in cijfers. Ja. Maar, en, en is het dan zo dat, uh, want dat is misschien nog, uh, voor sommige mensen die het gesprek horen een beetje ingewikkeld.
Komt het dan, komt het er dan op neer dat jullie een finetune van Qwen drie zes hebben, hè, die jullie op allerlei manieren bij mekaar maken en een nieuwe pijplijn maken met stapjes die beter gaat presteren binnen een specifiek domein dan bijvoorbeeld de frontier gesloten modellen van de grote labs?
Absoluut. Ja, dus als je, we benchmarken het ook tegen, uh, uh, voor een paar, uh, samples tegen bijvoorbeeld een OpenAI of een Claude. Uh, en dan merk je dat we het best wel goed doen.
Alleen, uh, ja, wil het niet te veel doen, want dan lijkt het net alsof je distillation aan het doen bent. Uhm, maar.
Nou, jij bedoelt te zeggen, want ik zie ook wel eens op Hugging Face bijvoorbeeld Gemma vier Claude, uh, of Gemma vier, Opus vier punt zeven zie ik dan langskomen.
Dat is ook zo'n soort mix die dan iemand, het kan bluf zijn, hè, maar iemand heeft geprobeerd om een soort distillation te doen op Opus om Gemma vier beter te maken.
Dat is openlijk, want je combineert gewoon een open met een gesloten model in de title van je of de naming van je model.
Maar jij zegt als wij heel goed zouden worden, dan krijg je misschien, ar, komt er misschien wat argwaan rondom onze modellen.
Ja, dus misschien vooropgesteld de modellen die we hiervoor gebruiken zijn allemaal intern, dus we, we, de, de, alles wat we finetunen, uh, gebaseerd op deze modellen is allemaal intern om onze spraakherkenningsmodellen te pretrainen.
Dus, uhm, hoe, ja, hoe we onze modellen trainen, dat, dat is misschien, uh, uh, uh, iets complexer dan alleen dit. Uh, maar
het komt wel heel veel voor dat heel veel stappen die wij nu zien in het trainen van spraakherkenningsmodellen, uhm, complexer worden en ook large language models nodig hebben om betere output te krijgen.
Of betere, uh, ja, overall, uh, data. Uhm, en we zien dat daar nog heel veel te winnen is door zelf purpose built large language models te finetunen alleen voor de, het voorbereiden van je data.
En ik denk dat dat eigenlijk is wa-wat essentieel is om als je gewoon hele goede modellen wil hebben.
Ja, dus je zit toch eigenlijk een stap voor dus, want ik kan me voorstellen ik, ik las bijvoorbeeld dat, uh, Mistral, uh, als product een soort enterprise product finetune models aanbiedt, dus eigenlijk finetunes van hun eigen Mistral modellen.
Dat lijkt een beetje op op wat jij zegt, want zij zien daar markt, uh, en ze zien een gat in de markt ook.
Want ja, de grote frontier labs zijn zo aan het rennen op hun generalized models dat er een enorm gat ontstaat voor hele specifieke, domeinspecifieke modellen.
Ik zeg heel specifiek een domein is nog steeds hartstikke groot, dus het kan nog steeds best wel een, uh, flink, uh, uh, toepasbaar model zijn.
Uhm, is het dan zo dat jij eigenlijk zegt: ja, wat wij doen is onder andere een stap ervoor nog?
Namelijk om een echt een hele bijzondere finetune te hebben, heb je hele goede synthetische data nodig die je alleen maar kan creëren door een eerder gefinetuned model. Ja, precies. Dus wij, wij denken dat,
a-als je daar, en het is maar een klein stapje nog in het hele grote proces. Uh, en,
uh, ja, je kan dus, uh, voorstellen dat het eigenlijk best wel complex wordt, vooral als je richting de 10 miljoen audio-uren gaat, uh, dan is het niet zozeer ook een, een, nou.
Kan je me een use case vertellen dat wat concreter wordt voor ons? Zeg maar, dus, dus waar heb je dan 10 miljoen audio van?
En waar wil je naartoe werken, uh, samen met jullie?Ja dus wat we eigenlijk bij Resonate willen doen is gewoon het allerbeste spraakherkenningsmodel voor Europa dat heel makkelijk is te sturen naar een bepaalde richting.
Dus eigenlijk, uh, wat je maar zou moeten kunnen zeggen: hey Resonate, dit is een gesprek tussen, uh, Thomas en Wietse. Good luck. Niet meer dan dat? Niet meer dan dat. Een podcast over AI niet. Nee. Oké. Nee.
Misschien zou het wel helpen, uh, maar dat is inderdaad waar we naartoe willen gaan. We willen een API aanbieden waar we alle Europese talen ondersteunen.
Waar je inderdaad vraagt: hé, dit is een gesprek tussen deze twee personen.
Maak het beste transcript wat je kan en je kan dat natuurlijk doortrekken naar, dit is een gesprek tussen een fysiotherapeut en een patiënt en dan kan je al zien.
Dat zou helpen als je dat zou toevoegen, omdat jullie daar iets mee doen op de achtergrond. Om het even zo te zeggen. Wij gaan er van alles mee doen. En
om zo'n model te krijgen heb je een behoorlijk complexe, uh, pipeline aan stappen en modellen. Het zijn vaak een ensemble van modellen die samenwerken.
Uhm, en het liefst ook kleine modellen, want spraak is best wel groot. Dus een gesprek van een uur, ja, dat gaat al richting een paar megabyte. Ik bedoel een token, uh, is, is een paar bytes.
En als je dus honderd tokens stuurt, ja, honderden bytes. Audio is veel, veel groter, dus het is ook wat zwaarder om om te voorspellen, uh, over een uur audio dan over tekst.
Ja, en het is natuurlijk als ik dat zo hoor doodzonde op het moment dat je eigenlijk de context ingaat van een, laten we zeggen een patiënt cliënt gesprek bij een huisarts, uh, dat je dan ook nog constant eigenlijk een model hebt die aandacht aan het geven is voor de potentie dat het gesprek ineens wisselt naar een biografie van The Beatles.
Ja. Want dat, want dat stuk luistert dan ook de hele tijd mee, stel ik me dan zo voor. Even, uh, antropomorfiseren van, uh, van het model.
Dat stukje brein luistert ook mee en die zit heel de tijd klaar, mocht het ooit gaan wisselen naar een gesprek over The Beatles. Wat niet gaat gebeuren. Nee.
Als het gebeurt, zou je nog slim ertussen kunnen zeggen: oeh, vlug, gooi er een ander klein model achter die meer weet over muziek en dan gaat hij luisteren.
Ja, dus hoe wij het aanpakken moet natuurlijk wel wat schaalbaarder zijn dan dat, hè. Dus we, we, we moeten wel nadenken.
Oké, nou ja, stel je voor je zou duizend, uh, uh, ja, audiobestanden moeten transcriberen per seconde. Uh, dan, dan gaan dat soort kleinere aanpassingen heel moeilijk worden. Dus
hoe, ja, om bij zo'n model te komen wat dat wel heel goed kan doen vereist dus gewoon dat je ook dat jouw modellen zelf ook gewoon niet zo heel groot zijn.
En hoe kom je nou in een plek waar je modellen niet zo groot zijn, gewoon hele goede data hebben? En hoe kom je aan die hele goede data?
Dus inderdaad, die, die modellen trainen voor betere data, zodat je later weer modellen kan trainen op die hele goede data voor die specifieke use case.
En hebben jullie dan nu als het over use cases is of ik noem steeds sectoren en domeinen. Ik haalde net al de arts en de cliënt of patiënt aan. Dat komt natuurlijk door Juvoli, waar je eerder mee begonnen bent.
Is het, hebben jullie nu even voor mijn idee hoe, om hoeveel sectoren slash domeinen, wat voor woord gebruiken jullie daarvoor, zeg maar, wa-wat zijn nu de bakjes? Een soort experts, mixture of experts achtig?
Niet hetzelfde, maar wat zijn de kleinere modellen die ingeschakeld kunnen worden aan de hand van de context? Ja, ik denk dat we op dit moment, uh, eigenlijk een beetje domein agnostisch zijn.
Kijk, voor, je moet wel in het begin een soort van, uh, domeinen kiezen, uh, om vervolgens ook natuurlijk training data te genereren voor die specifieke domeinen.
En dan hoop je dat het generaliseert naar die andere domeinen. Dus denk bijvoorbeeld aan, nou ja, sowieso gezondheidszorg. Denk aan, uh, finance. Denk aan legal. Denk aan customer support.
En dan heb je eigenlijk al vier hele mooie, ja, verticals, domeinen, uhm, waar we dus per gesprek iets anders kunnen doen. Dus dit is een gesprek, uh, tussen, uh, bedrijf A en bedrijf B.
Of dit is een earnings call van Apple en dan kan je al heel snel zien, nou ja, de kracht van zoiets van oké, als het een earnings call over Apple is, nou, dan weet ik dat dingen zoals Q1, Q2, Q3 belangrijke termen zijn.
EBIDTA, uh, jaartallen, dat worden allemaal belangrijke dingen, dus vervolgens gaan we daar naartoe biasen. We gaan ervoor zorgen dat het model een soort van geprimed wordt voor die specifieke termen.
Nou, die heeft een soort beroepsdeformatie, want die heeft, zeg maar, die hoort in ieder gesprek allemaal finance termen. Maar dat is goed, want dat zijn gesprekken. Ja. Dus dat is oké.
Ja, dus dat is natuurlijk wel de bedoeling. En de kracht is natuurlijk wel om ervoor te zorgen dat niet alles opeens Q1 en Q2 en Q3. Ja, dat is de kunst. Dat is de kunst.
Dat je hem laat soort van overfitten, maar niet, nou, eigenlijk niet, fitten, maar niet overfitten. Ja. Hij moet, hij moet mooi de balans vinden tussen.
Ik zou zeggen dat fitten en niet overfitten vaak, uh, dat, dat proberen we eigenlijk altijd wel te doen. Dat is, dat is de hele kunst sowieso.
En, en, en is het dan zo dat je, uh, even vanuit mij als de ontwikkelaar, zeg maar, zou ik dan eigenlijk bij wijze van spreken als het nog de OpenAI tijd was Whisper V3 Finance aanroepen?
Ik bedoel, eigenlijk wil jij dat ik die keuze niet maak denk ik.
Uh, maar de, er zijn modellen op die verticals, uh, en, en jullie doen ook nog een stuk, in ieder geval nu of in de toekomst, waardoor je zegt: geef ons een tekst prompt context en wij zorgen dat je, dat jij het juiste vertical, uh, getraind model krijgt.
Ja, dus in principe moet dat transparant voor je zijn als gebruiker. Daar, daar is waar je eigenlijk niet over na moet denken. Ja.
Je kan ook zelfs, uh, naar een, een positie gaan waar we zelfs zonder zo'n prompt een inschatting kunnen doen van de prompt. Ja, is een beetje language detection in Whisper, hè, dat ie.
Ja, domain detection zou je het haast kunnen noemen. Ja, domain detection. Uhm, en dat we dan inderdaad tijdens runtime, uh, ervoor zorgen dat we, uh, dat op de juiste manier doen.
En nou ja, hoe het er in werkelijkheid uitziet, ja, dat, dat is iets complexer.
Maar je kan inderdaad wel zeggen dat we dus per domein wel specifieke dingen klaar hebben staan voor, zodat tijdens de transcriptie dat, dat we dan de juiste dingetjes erbij halen.
Een soort van, je kan het zien als een archief, uh, waar we dan af en toe een laatje opendoen van, o, ja, earnings calls. Nou ja, dat is, uh, dan haal ik even deze. Earnings calls detected. Ja. Domain switch engaged.
En is het dan zo dat je, als we het dan verhouden tot Voxtral, eigenlijk wat Mistral recent heeft aangekondigd, die zitten, hè, ik zei al, ze zijn, sowieso bieden ze finetuning aan voor enterprise volgens mij op hun taalmodellen als ik het goed heb.
Ja. En Voxtral is eenDeels open model. Volgens mij draaien ze zelf intern nog een iets gaver Voxtrot die wij niet mogen downloaden. En hoe verhouden jullie je? Waar maken jullie andere keuzes?
Of zeg maar is het, is het prettig dat de markt op die manier ook een beetje gevalideerd wordt door Mistral? Hoe zit je erin?
Ik denk dat het sowieso prettig is dat de markt inderdaad gevalideerd wordt door Mistral, maar ook natuurlijk alle andere aanbieders.
Denk aan ElevenLabs, uh, die natuurlijk wel het meest prominent is, uh, in spraakherkenning. Je hebt ook andere partijen zoals Deepgram en Speechmatics, dus het is fijn dat die validatie er inderdaad is.
Hoe we ons verhouden tot Voxtrot? Ik zou zeggen, uhm, op onze huidige benchmarks, op de huidige modellen, uh, zelfs voor Engels zijn we al een stuk beter. Uhm, Voxtrot is wel een heel ander architectuur.
Het is een best wel groot model. Uh, je hebt ook twee varianten ervan.
Je hebt de streaming variant en de batch variant, dus inderdaad de, de variant waar je gewoon één stuk audio in één keer uploadt en je krijgt transcriptie. Ja, voor 's nachts in de batch. Ja. Huiswerk.
Of, of inderdaad van oké, ik neem iets op en ik wil een transcript over tien, dertig, veertig seconden. Waar wij wel echt voor optimaliseren is snelheid ook.
Dus ik geloof persoonlijk niet zo heel erg in streaming speech-to-text. Als je over nadenkt, ja, waar heb je nou echt streaming speech-to-text nodig? Uhm, kijk, je kan misschien wel leuk live transcriberen.
Ja, een ondertitel die verschijnt tijdens een Zoomcall, ik noem maar even iets. Ja. Ja. Heb je die ondertiteling nu nodig in die Zoomcall? Het kan ook gewoon achteraf zijn. Alleen als user experience is het heel fijn.
Het is een gave demo. Het is een hele gave demo, maar het is ontzettend onhandig voor een spraakherkenningsmodel, want je hebt juist die context in de toekomst nodig.
Je wil juist weten wanneer iemand nou echt klaar is met praten. Je wil juist terug kunnen kijken. Uhm, dus wat we vooral, ja, doen.
Ja, we bieden wel streaming aan, maar ja, als je, als je echt goede kwaliteit wil, dan is het natuurlijk heel fijn als het model de kans krijgt om alles te transcriberen.
Ja, misschien, want ik zie bijvoorbeeld in die Parakeet modellen van NVIDIA zijn die volgens mij, zie ik heel vaak als ik meekijk dat hij aan het transcriberen is, dat hij nog woorden uit de eerste zin aan het aanpassen is terwijl hij aan het luisteren is naar de laatste zin.
Hoe die wel de attention dacht ik aan het einde zijn, maar die is blijkbaar over de hele context. Doen jullie dat ook?
Dat je nog aan het, aan het als een soort kunstenaar om een beeld heen nog tikjes, uh, stenen aan het wegtikken ben op andere plekken de hele tijd?
Ja, absoluut, en ik denk dat daar wel heel veel architectuur verschillen in zijn.
Denk bijvoorbeeld aan als je een, uhm, een uitzending wil live transcriberen voor mensen die, ja, slechthorend zijn of doof, dan, uhm, wil je niet dat dat gebeurt. Super hinderlijk.
Dat de woorden beginnen te schuiven natuurlijk. Dat moet je niet hebben. Dat wil je niet hebben.
En dan moet je dus overgaan op een architectuur die is, die dat gewoon gelijk goed heeft en misschien tegen een bepaalde delay, hè, dus misschien twee tot vier seconden, maar dan, ja, is dat, is dat snel genoeg voor de gebruiker?
Dus, dus daar zit al gelijk architectuur verschil in. Dus inderdaad, wat Parakeet streaming doet, dat heeft vaak een beetje te maken met beam search misschien.
Dus wanneer je, uhm, eigenlijk toont die continu wat het model denkt dat het meest logische is. Maar stiekem heb je nog vier achter de hand en die langzame hand wordt steeds logischer welke variant het nou eigenlijk was.
En dat kan verschillen. En dan wint een andere als het ware. Ja.
Die staan er vier klaar met een x percentage probability en op een gegeven moment gaan die probabilities, kunnen nog de hele tijd tot het einde van de opname, zeg maar, kunnen nog wisselen.
Ja, dus en dat zie je vooral gebeuren bij, uh, ja, Parakeet is dan in dit geval een transducer. Uh, dat betekent dat hij wel een bepaalde, uh, uh, ja, confidence heeft over een zin.
Dat kijkt niet ontzettend ver terug, zoals we dat kennen van attention, waar dat nog eenmaal terugkijkt naar het verleden.
Uh, transducers, die zijn wat, uh, ja, sneller, want die hoeven dat allemaal niet te doen, maar die kunnen nog wel op het moment dat er een woord toch nog even verandert, uh, vooral gebaseerd met een wat licht, ja, lichter language model noemen we dat dan, een Ngram language model, kan die bias opeens omhoog schieten als een, bijvoorbeeld een woord wordt herhaald.
Of, uhm, ja, ik toch, uh, het had over een, een, een dierentuin in plaats van een speeltuin omdat ik opeens olifant zegt. Dat is natuurlijk wel wat meer wat we zien in, ja, decoders als transformers.
Die zijn daar heel goed in. Die kunnen heel makkelijk, uh, die, die, die context maken. En, en Parakeet, de, the transducer die daarin zit niet zo heel goed. Uhm, maar dit is exact wat er gebeurt.
En het is dan nu, want ik, ik weet, uhm, Juvoli, uh, even een stapje terug.
Dat was eigenlijk, jij hebt de Whisper paper gelezen, uh, en, uh, bent daardoor geïnspireerd geraakt en hebt daardoor, je bent, dat is al lang, was al lang geen finetune meer uiteindelijk toch?
Hè, je bent eigenlijk opnieuw, uh, begonnen. Is het hier ook zo? Want je had het net over Qwen 3.6 en Gemma 4, maar dat is eigenlijk een, en daar komt dan een kindje uit, zeg maar, een, een nieuw model, een soort hybrid.
Maar die hybrid is onderdeel van een pipeline, want daarvoor zit het, ik, waar moet het, waar moeten die twee language models eigenlijk over denken? Wat is hun input? En die komt uit een, uh, speech-to-text model, toch?
Ja, dus je hebt er meer- Je hebt een blokje beschreven van je. Ja, het is een heel klein blokje. Ja.
En dit specifieke blokje, dat, dat is dan weer specifiek voor, nou ja, hoe, hoe kan je nou eigenlijk van een prompt gaan naar, uh, een domein? Uh, hoe kan je nou goed classificeren?
Wat, wat betekent het nou echt als iemand zegt: dit is een gesprek over een patiënt en een, uh, fysiotherapist, wa-wa-therapeut? Wat is nou echt het, uhm, ja, wa-waar moet het over gaan? Waar gaan we het nu over hebben?
Is het juist, uh, oh, dan gaan we heel veel praten over ziekenhuizen. Nee, dan gaan we praten over, uh, mijn, mijn, mijn lichaam, uh, mijn, mijn been, mijn hand, et cetera.
En die link leggen is eigenlijk ontzettend moeilijk, want je, je moet natuurlijk nadenken van oké, wa-waar gaat dat domein heen? En hoe kunnen we op een manier die data genereren zodat, uhm, we dat altijd goed krijgen?
Dus dat is een heel klein blokje. En als je kijkt naar de audiokant, dan doen we ook soortgelijke dingen.
Dus hoe kan je nou zo goed mogelijk van audio naar, ja, toch een annotatie gaan zonder dat je eigenlijk weet wat er is gezegd?
Dus waar, waar Whisper heel erg veel, uhm-Uh, uh, gebruik maakte van de ondertiteling die de gebruikers hadden gegeven, uh, op YouTube, moeten wij het met wat minder doen.
Uh, maar de data die we hebben, daar moeten we heel, heel goed mee omgaan.
Dus we moeten best wel complexe pipelines hebben om ervoor te zorgen, dus dat we zo nauwkeurig mogelijk, gegeven alle tijd, dus gegeven alle compute die we hebben, hoe kunnen we nou bijvoorbeeld voor deze podcast de perfecte transcriptie maken?
En dan krijg je dus een best wel uitgebreide pipeline van heel veel stapjes, uh, die waar, waaruit, ja, dat duurt misschien lang.
Misschien duurt het een uur om voor een uur audio het perfecte transcript te vinden, maar het is wel hele goede training data.
Want hoe, ik wil juist voorkomen dat wij ook tv-relland gaan zeggen, uh, in onze ondertiteling of thank you for subscribing. En hoe, ja, hoe kom je daar nou?
Dat is een beetje de magie van, uh, waarvan ik nu heel erg geloof dat, dat datakwaliteit eigenlijk de koning is in, in alle spraak als je kijkt naar de meeste modellen.
En de, uhm, er zullen nu luisteraars zijn die, uh, niet met de handen op het stuur zitten, dus dit moet je alleen maar volgen als je op een veilige plek bent.
Ga even als je in Spotify luistert naar de modus toe waarin je mee kan lezen met dit gesprek. Dan ga je nu namelijk zien, en dat heb je misschien eerder al gezien, die is niet zo best.
Sterker nog, mijn naam weet ie vaak niet. Het woord AI gaat zelfs mis, terwijl dat staat in de titel van de podcast.
Waarom gaat het-- ik krijg ook best wel vaak de opmerking namelijk van mensen: hoe bizar is het dat jullie een podcast maken over AI waarin je constant praat over best wel hoge intelligentie en indrukwekkende dingen tot aan zelfrijdende auto's.
En dan zie ik Spotify daar proberen een transcript van te bakken achteraf. Het is niet eens live, zeg maar. En het is gewoon heel erg matig. Kan je een beetje inschatten waarom dat niet goed gaat daar?
Ik denk dat het deels komt omdat we eigenlijk stiekem ook niet zo heel goed zijn in transcriberen. Uhm, soms, wij zien heel snel als we naar tekst kijken of iets een transcriptiefout is of niet.
Dat, dat kunnen wij als mensen er heel makkelijk uitpikken.
Maar probeer maar eens een keertje een willekeurig gesprek te luisteren en te transcriberen en je zal zien dat je heel vaak denkt van: nou, wat werd er nou eigenlijk gezegd?
Het moet of 't moet en, of is de het niet eens gezegd? Verzin ik dat? En, en zo kom je eigenlijk ontzettend veel, vaak tegen dat wij als mensen stiekem ook niet zo heel erg goed zijn in transcriptie. Specifieke termen,
dat is natuurlijk de achilleshiel van alle spraakherkenningsmodellen en dat komt ook deels vanwege de ambiguïteit van spraak.
Dus daarom, bij Resonate geloven we heel erg in elk gesprek is specifiek voor de context die we hebben en we hopen zo goed mogelijk die context te begrijpen en in die context het perfecte transcript te maken.
Deels komt het ook omdat spraakherkenning alsnog gewoon een best wel dure operatie, zeg maar, het is een best wel duur iets om te doen qua compute.
Uh, het is niet zo duur als text to speech, dat is ontzettend duur, maar het is zeker duurder dan een large language model.
Jij bedoelt ook te zeggen: ook al heeft Spotify toegang waarschijnlijk tot veel zwaardere, uh, intelligentere of in ieder geval beter in transcriberen modellen, we zitten te kijken naar iets wat met light of flash gedaan is en niet met het, uh, met het, met het zwaarste gewicht.
Dat is gewoon te duur. Ja, dus, ja, als je kijkt naar bijvoorbeeld, uh, uh, Gemini volgens mij, ja, moet ik me eigenlijk niet op quoten. Ik denk €0,18 per uur nu misschien om te transcriberen.
Misschien iets minder, €0,08. Uhm, ja, dat, dat voegt wel toe, denk ik. Ik bedoel, het is nog best wel prijzig als je het op schaal zou doen, denk ik, voor, als een gratis feature. Uhm,
dus het, het is ook niet zozeer de goedkoopste mode, modality, uh, die er is. Uhm, dus dat voegt ook toe dat we vaak neigen naar wat lichtere gewichtige modellen. Kijk bijvoorbeeld naar Parakeet.
Parakeet is een, is een heel klein model, 600 miljoen parameters. Een transducer decoder.
Dus dat betekent dat het niet het meest intelligente is, maar wel heel erg, uh, ja, z'n best zal doen om, uh, akoestiek goed te vangen. Uhm, en, en dat is toch een beetje de balans van oké, wat wil ik?
Wil ik iets wat superintelligent is en wat je net als Whisper, uh, kan invullen wat er mogelijk is gezegd? Of Parakeet, die wat meer letterlijk zal proberen te transcriberen wat er is.
En dan zie je een groot verschil tussen de throughput. Dus een Parakeet kan voor 4.000 uur audio, of sorry, ja, 4.000 uur audio per uur transcriberen. En ja, een, een Whisper, dat gaat al snel richting de 40, 80, 800.
Nou ja, dat, dat op, op dan de, de Blackwell B200. Maar ja, niet iedereen heeft die natuurlijk liggen. Uhm, dus ik denk dat dat voor de factoren zijn. Maar het komt wel heel vaak neer op die ambiguïteit van spraak.
En heb je nu, als je dan kijkt naar, uh, we hebben het veel over Whisper gehad al. Er is nooit meer een Whisper V4 uitgebracht voor zover ik weet. Die is er niet, toch? Volgens mij zijn ze er wel mee bezig.
Oh, jij verwacht misschien nog wel een open model van, uh, OpenAI. Ik, ik verwacht het, ja, misschien. Ik, ik zou het niet zozeer weten. Mij is wel eens verteld dat ze ermee bezig zijn of dat het zit aan te komen.
Uh, je merkt sowieso dat in spraakherkenning er heel veel modellen worden geproduceerd. Alleen waar het, het, het vervelende van spraak is vaak dat, nou, taligheid is natuurlijk een best wel groot probleem.
Dus welke talen worden ondersteund? Bij een LLM gaan we er gewoon van uit dat alles erin zit. Bij spraakherkenning is het nog best wel ingewikkeld.
Uh, je ziet bijvoorbeeld heel vaak dat Zweeds wel wordt ondersteund, maar Noors niet. En dat is natuurlijk wel een grappig, uh, probleem.
Uh, want ja, uh, nu heb je opeens, stel je voor, ik, ik wil in Scandinavië actief zijn, dan moet ik toch opeens twee modellen hebben tegelijk.
Uhm, en natuurlijk Whisper doet 101 talen, maar het Noors van Whisper is heel slecht. Maar het Zweeds is weer heel goed, dus zit je gelijk weer in een soort van rare situatie.
Uhm, en ik denk dat bij spraakherkenning het niet zozeer altijd gaat om het model. Het gaat ook veel meer om wat het model goed kan. Dus hoe robuust is het model? Dus in benchmarks is alles makkelijk.
In benchmarks vaak is- Waarom zeg je dat zo? In benchmarks is alles makkelijk. Nou ja, in benchmarks vaak is het gewoon goed gearticuleerd. UhmDe, de diversiteit is, is, is best wel oké, goed te doen.
Niet veel verschillende sprekers. Als je kijkt naar de benchmarks die nu heel populair zijn, dan moeten we vooral denken aan Google Fleurs. Denken we aan Common Voice.
En, uhm, ja, dan heb je nog op Hugging Face een hele mooie benchmark. Die heet, uh, de Open ESR Leaderboard en dat is een mooie mix van, van benchmarks, maar vaak is het gewoon clean speech.
Uhm, en het grappige is ook dat vaak de woord-- de, de foutmarges op die benchmarks niet zoveel te maken hebben met het model, maar eerder met het feit dat de mensen die hebben meegedaan aan een experiment gewoon veel beter kunnen articuleren wat er wordt gezegd.
Uhm, dat, dat merkten wij heel erg van oké, nou ja, ik kan het wel benchmarken op deze benchmark, maar het is een best wel makkelijke benchmark. En de fouten die we maken, dat is eerder in, in getallen.
Dus schrijf je vijftien uit als vijftien of één vijf. En ja, dat is al een fout. Uh, ja, oei, uh, is mijn model dan slecht? Of is dat eerder een voorkeur van de downstream consumer?
En dan zit je weer, dan ga je weer terug van oké, een model kan wel heel goed zijn, maar wat nou als ik ervan uitga dat getallen altijd als één en vijf worden uitgeschreven?
Uhm, en dan hebben we het nog over performance. Dus wat voor type model is het? Is het een transducer zoals Para-- ik bedoel conform een transducer zoals Parakeet?
Ja, ontzettend snel, heel goed akoestisch, maar vaak niet heel robuust, uh, in de praktijk en ook niet heel erg stuurbaar, want ik, ik heb geen stuurbaarheid. Ik heb geen, uhm,
transformer zoals ik die bij Whisper wel heb. Waar ik in Whisper kan ik een soort van prompt meegeven ook. Uhm, niet een beetje hetzelfde wat wij doen, maar het is wel een type van, van stuurbaarheid.
Om een beetje te helpen. Ja, dus je, je zou misschien toch zeggen dit is gesprek tussen Wietse en Thomas en vervolgens, uh, gaat het wel goed.
Uhm, maar ja, het is weer een heel traag model en, en, en zo heb je zoveel dimensies in een spraak en denk ook word on latency, dus is het streaming? Heeft het goed support voor stiltes?
Kan het events zoals dat ik misschien, ja, een telefoon op rinkelt of, of een piep hoor. Al dat soort dingen worden allemaal niet meegenomen in benchmarks.
En zou het dan niet interessant zijn om, want jullie hebben best wel wat data inmiddels, uh, en jullie weten wat er in de realiteit speelt versus wat er in een soort benchmarkdroom [lacht]
simulacrum gebeurt waarin iedereen blijkbaar goed articuleert, terwijl in de echte wereld is, zijn er gewoon binnen Nederland al allerlei verschillende manieren van spreken.
Uhm, is heeft het geen zin om een vierde benchmark toe te voegen? Ja, er is het laatst volgens mij wel een mooie benchmark uitgekomen.
Ik denk dat, ja, als je zelf een benchmark uitbrengt, ja bewijs maar dat jij niet- Bij van WC-eend. Ja.
Dus ik denk dat voor ons, ja, we hebben gewoon interne benchmarks en daar ben ik altijd heel blij mee als we het daar goed op doen. Uhm,
maar de allermooiste benchmark is gewoon gebruikers die het blijven gebruiken en ik denk dat dat, uh, heel belangrijk is. En heb jij, uh, want als je dan kijkt,
als we nu kijken naar Mistral, ik had het er al even over, want ze hebben Voxtral en ze doen finetunes voor Enterprise.
Ze lijken de, de strijd rondom een grote multimodel frontier, uh, model, uh, hoe die dan ook gecombineerd is qua technologie een beetje op te hebben gegeven voor nu in ieder geval dat, dat idee heb ik dan. Is het, uh, is
speech-to-text, uh, belangrijk genoeg en interessant genoeg om echt een, een, een deuk in een pakje boter te slaan, zeg maar in de markt, in, in de wereld? Uh, waarom focus jij je daarop?
Ik denk dat voorlopig speech-to-text iets is, uh, wat, ja, kleinere AI-bedrijven zoals wij, uh, echt in kunnen concurreren. Dus natuurlijk de large language models, dat is gewoon ontzettend moeilijk om in te concurreren.
Ook als je kijkt naar de compute die daarvoor nodig is, is gigantisch. Spraakgestuurde modellen zijn altijd maar rond die een miljard, drie miljard parameters.
Uhm, en dat is superfijn, want dat betekent dat als jouw model twintig keer kleiner is, heb je vaak ook twintig keer minder compute nodig.
Ja, want voor, voor, voor mijn idee, hoeveel kleiner zijn jullie modellen dan bijvoorbeeld een Opus? Als ik wist hoe groot Opus was dan, uh. Dat weten we niet, hè. Ja. GPT-120, uh, O, OSS.
Ja, dus onze modellen zitten, ja, kom je toch zestig keer kleiner. En het mooie is ook dat heel veel dingen schalen ook een beetje, uh, steeds agressiever naarmate een model groter wordt.
Dus als een model nog, uh, in zijn eentje op, op de GPU past, dan is het heel fijn. Maar het moment dat je, zeg maar, daar, daar buiten gaat is het ontzettend niet fijn.
Want ja, dan moet je dus je model sharden en dan krijg je opeens twee GPU's die hetzelfde model in stukjes hebben. En ja, dat, dat heeft een bepaalde performance.
Ja, ik begrijp dat Gemma 4130B bedacht is op een beetje de, ja, wat past op een betaalbaar, doe ik even met air quotes, uh, GPU, uh, waar je dan 48 gig VRAM hebt en daar past dan zo'n, plus context, een 31 B-model van, uh, van Google in.
Ja. Dus je gaat een beetje modellen maken aan de hand van hardware. Klopt. Ja en ja, bij trainen is het natuurlijk wel het vervelender, want dan heb je veel meer dan alleen een model.
Dus dan heb je bijvoorbeeld de, de, de, de states van de parameters. Je hebt je optimizer. Uh, dat zorgt er vaak voor dat je twee keer zoveel memory nodig hebt, ongeveer, uh, dan bij inferencing.
Dus je gaat- Ja, dus het bakken van het brood, uh, is twee keer zo zwaar als het opeten, even. Ja, ja, ja. Dus het bakproces is best wel intens. Ja, vaak wel.
En, en ja, bij spraak is natuurlijk een beetje het omgekeerde probleem. Dus je, je parameter sizes zijn zestig keer kleiner, maar je datagrootte is zestig keer groter.
Dus het aantal datapunten, uhm, als je denkt aan prompt, uh, in, in large language models zijn misschien honderden miljoenen in, in een trainingsset.
Uhm, voor ons is een trainingssample, uhm, een audiobestand en een transcript. En zo'n audiobestand is vaak best wel groot, dus we gaan al richting een beetje een halve petabyte aan data.
En om daar makkelijk, uh, op te experimenteren en zo, dat brengt nog al wel eens, uhm, ja, wel, wel wat complexiteit met zich mee. Dus hoe, hoe kan je nou snel een halve petabyte aan data, uh, verwerken?
Uh, en dan is het allemaal audio en dan, ja, dan moet je meerdere nodes en meerdere GPU's over meerdere nodes. Nou ja.Het, het is niet altijd even simpel.
Ja, want jij zei net voordat we begonnen vroeg ik aan je: hoeveel tijd heb je? Zij nou, over ongeveer drie uur loopt er een training run af, dus dan wil ik, uh, gaan kijken hoe die gegaan is.
Dan komt er weer een, een, uh, brood uit de oven. Ja. Even kijken wat er gebeurd is.
Kan je me, kan je ons een beetje meenemen in, uh, want alle labs op hun eigen manier zijn constant broden aan het bakken, experimenten aan het doen, met deeg aan het wisselen. Ik blijf even binnen de metafoor.
Neem ons een beetje mee. Hoe ziet dat er dan uit voor jullie, zeg maar? Hoe vaak zijn training runs afgelopen? Is het ook wel 's nachts? Moet je er dan uit? Uh, ja.
Ja, ik word ontzettend onrustig als onze, ja, we hebben nu, uh, tachtig GPU's, als ze allemaal niks doen of als er eentje maar niets doet, dan word ik gewoon heel onrustig. Er moet altijd minimaal
iets draaien op een GPU. Ja, en dat is misschien dan wel goed om te weten is dat je, veel andere bedrijven die huren GPU's per seconde, uh, bij een grote hyperscaler, hè. Dus zolang je niet gebruikt betaal je ook niet.
Of je moet hebben afgesproken dat je ze hebt gereserveerd. Maar goed, laten we niet te ingewikkeld maken. Jullie hebben GPU's. Ja. Dus ja, iedere seconde dat die niet draaien is gewoon zonde. Ontzettend zonde.
Uhm, maar het is wel hele mooie, nou ja, gigantische stok achter de deur voor mij om, uh, ervoor te zorgen dat we ook gewoon altijd bezig zijn.
En het vervelende soms is dat een experiment misschien maar één GPU nodig heeft. Uhm, dus soms wil je gewoon spelen met ideeën en het is gewoon heel veel, uhm, nieuwe ideeën proberen.
Uhm, een van de dingen waar ik nu op dit moment mee bezig ben is reinforcement learning voor spraakherkenning. Uhm, en dan merk je dat, ja, het werkt ontzettend goed. Uh, maar ja, dan generaliseert het weer slechter.
En dat, dat, de balans vinden, dat vereist soms gewoon honderden experimenten. Uh, is het met data? Moet ik gewoon, nou ja, toch die halve petabyte opnieuw annoteren? Oh god, uhm, of moet ik nou toch weer, uh, ja,
misschien de papers induiken en, en dat, dat is heel, dat varieert heel erg, maar ja, in parallel heb je ook gewoon weer je andere blokjes in je pipeline die ook moeten verbeteren.
En het stomme is nu dat dankzij Claude, Claude Code heb ik het dan over, uhm, dit eigenlijk oneindig paralleliseerbaar is. Dus. Waarom? Nou ja,
ik heb op dit moment meer dan acht sessies open, uhm, en elke sessie doet weer iets anders.
En het mooie is natuurlijk als je nu met Claude Code kan zeggen: ha, ik, ik ben toch benieuwd wat er gebeurt als ik deze losfunctie gebeurt in plaats van deze.
En is het een beetje ook het recursieve wat we nu zien, hè, want, hè, het gaat vaak over, uh, het is het, uh, uh, self optimizing AI.
Maar eigenlijk hoor ik hier al dat Claude Code in de vorm van Claude in de vorm van het harnas code, die werkt al bij jullie. Even, even zo gezegd. Ja. Die doet mee. Die doet ontzettend mee.
Ja, en die, die, die boost als het ware de, de snelheid van ontwikkeling.
Ja, dus wat gewoon voorheen ontzettend vervelend was in experimenteren met, uh, uh, het trainen van modellen was gewoon: oké, ik heb een experiment, ik moet me los goed definiëren.
Oké, denk, denk ik dat dit, voor, voor reinforcement learning had ik daar vooral heel veel last van. Oké, wat zijn nou allemaal hyperparameters?
En als je kijkt naar voor GRPO, nou ja, heb je de KL, dan heb je, uhm, dus de divergence. En, en dan misschien, en dat is dan eigenlijk, ik probeer me even voor te stellen.
Ik heb een goede vriend van mij, die houdt van hele goede koffie en die heeft dan een heel schema gemaakt van alle parameters die horen bij koffie.
Dat is dus gewoon de hardheid van het water, hoe je boilertje opwarmt, waar zijn koffiezetapparaat staat, wat de luchtvochtigheid is. Je voelt hem aankomen.
Hij heeft het, hij heeft volgens mij 28 parameters of zo en die probeert hij dan allemaal te managen. En iedere keer als hij natuurlijk ergens aan zit, moet hij iedere keer één ding aanpassen en één keer testen.
Want ja, het één heeft weer een effect op een ander. Ja. Zo heb jij ook allemaal knoppen, volumeknoppen en schuivers waar je aan kan komen in je totaalplaatje. Jammer genoeg wel ja.
Die allemaal ook nog eens invloed op elkaar hebben, potentieel. Waarschijnlijk wel. Ja. Ja. Leuke puzzel.
Nou ja, dus, het is ook een hele leuke puzzel, omdat het natuurlijk superleuk is als de modellen die je dan traint, als de, de, toch, dat, dat zuurdesem brood dat je bakt, uh, er perfect uitkomt.
Uh, en dat, ja, d-dan denk je van: oké, we gaan de goede kant op. Nou kan het ook superfrustrerend zijn dat je gewoon een week lang lukt het gewoon niet om de baseline te verslaan.
Uhm, maar ik voel me wel zo best wel krachtig met zo'n leger van, zeg maar, experimenten van oké, j-j-je bent zelf een soort van aan het meta trainen. Je doet ook gradient descent.
Je, je probeert zelf je optimale, uh, uh, ja, pipeline te vinden en dat heeft ook vaak heel veel fouten.
Ja, je bedoelt binnen de machine zijn bepaalde methodieken die gebeuren als jij er niet bij bent, maar die eigenlijk, nou ja, door middel van, uh, uh, uh, ja, alle methodieken die je hebt om te reinforcen, uh, zo'n, zo'n, uhm, berg opklimt richting een betere score dan de baseline op je eigen benchmarks, als ik je zo hoor.
Maar jij zegt: eigenlijk ben ik dat samen met Claude ook aan het doen. Ja.
Hè, want dat is een beetje dat, dat, dat gekke nu binnen die AI labs, dat je samen met AI een proces aan het doen ben om het creëren van modellen ook te verbeteren.
Niet, dus niet alleen maar, uh, wat je bakt, maar hoe je bakt. En beide zijn onderhevig aan soortgelijke dynamieken. Ja, en, het, ik denk als je dat niet doet, dat je ontzettend achterligt.
Uhm, maar, het, wat ik wel vaak merk is dat Claude ook wel ook heel goed is in dingen niet goed doen. Dus het is vaak heel veel voorkauwen. Dus het is nog wel altijd
executeren, dus uitvoerend, maar het is niet zelf, ja, het, het komt zelf niet met goede ideeën. Dus het komt zelf met hele goede slechte ideeën. En, en dat is natuurlijk heel vervelend.
Want ja, of juist heel goed, want ja, anders, uh, uh, is het misschien niet zo moeilijk allemaal, zo'n, zo'n spraakherkeningsmodel trainen.
Maar ik kan me voorstellen dat het voor jou ook zo is dat je heel vaak even als een soort laborant proefjes hebt die gewoon gedaan moeten worden, die jij hebt ontworpen als het ware.
Want je denkt: ja, ik hoef daar niet de hele tijd bij te zijn. Nee. Ik laat jullie lekker je proefjes doen en ik hoor wel wat het resultaat is en dan ga ik in de tussentijd weer verder.
Dus jouw rol is dan veel meer een soort van head of research binnen zo'n soort lab, letterlijk, uh, versus dat je nog zelf proefjes aan het doen bent.
Ja, ik denk dat dat precies is wat het is enEhm, het is ook ontzettend leuk.
Uh, het is een beetje verslavend ook, want, uhm, opeens door heel weinig, uh, uit, ja, uit te voeren zelf en alleen maar beloond te worden door: hé, je model is beter.
Ja, dan, dan, dan zit je eigenlijk een beetje verslaafd aan het infuus van, van die acht sessies die dan draaien en, en alles beweegt en alles.
Want als je heel veel experimenten doet, is er altijd wel iets om te bekijken. Uh, dus je merkt wel dat je heel actief aan het sturen bent.
Dus het is ook een soort van baan geworden waar je gewoon inderdaad die acht sessies een beetje babysit, uh, en, en aanstuurt en, en dat, dat voelt heel raar.
Want als software engineer van oudsher is mijn baan gewoon weg. En, en dat vond ik best wel interessant om te zien van: hé, ik ben zo gewend om dit natuurlijk zelf te doen en zes maanden geleden kon het niet en nu wel.
En nu opeens is mijn hele werk weg. En, en dat vond ik wel een realisatie van: holy moly, dat, dat, het is allemaal zo snel gegaan en het is ook niet dat het anders gaat worden. Dit is gewoon de toekomst.
Take it or leave it. En dat was voor mij wel een soort van: oh, dat is snel gegaan.
En denk je dat dit, uh, dit, deze manier van werken, dus orkestreren, uh, van agents, orkestreren van proefjes als een soort head of research, dat dat generaliseert naar andere, ander kenniswerk.
Want dat is een beetje waar Alexander en ik wekelijks, iedere, we raken het wekelijks wel een keer aan van: gaat nou wat we voelen en zien in die meer hard tech, uh, software scene, eh, en ook, uh, onderzoek, uh, zich inderdaad als een soort olievlek uitspreiden over al het werk wat te maken heeft met input output, oftewel informatie, creëren van tekst, creëren van PDF, research rapporten, et cetera.
Hoe zit jij daarin? Ja, ik, ik vind het moeilijk, want, het, je kan eigenlijk niet meer, uh, het internet opgaan zonder dat je in twijfel trekt wat de authenticiteit is van, van content of wat je ook ziet.
Dus eigenlijk ben ik daardoor gewoon niet meer actief op het internet. Dus het internet is wel een beetje dood voor jou.
Nou ja, ik vind het gewoon heel moeilijk om door alle ruis heen een signaal te vinden waarvan ik denk van: dit vind ik vet. En, en je ziet het eigenlijk overal. En i-,
ik lees liever een paper van een universiteit, weet ik veel waar, geschreven door iemand die de taal Engels zeker niet, uh, uh, heel goed kan. Maar
ik vind het zo prettig om dan een spelfoutje te zien in die paper, omdat ik weet: oké, dit is gewoon geen AI slop. Hier heeft iemand gewoon wel een paar weken van zijn, of maanden van zijn of haar tijd aan uitgegeven. En
tegenwoordig, als je veel papers leest of veel, ja, blogs of benchmark reports of wat dan ook, het is gewoon allemaal AI slop. En ik vind dat geen informatie meer, dat, dat is gewoon geen kennis.
En je ziet het steeds vaker gebeuren waar bepaalde claims worden gedaan. Of neem bijvoorbeeld het, het hele, uhm ja, cloud skills, uh, uhm, concept waar dus mensen cloud skills met elkaar delen.
En ik vind dat eigenlijk, ja, het zijn een paar markdowns, maar we worden in de hemel geprezen voor: wow, dat is vet! Terwijl, het, het is, het is, ja, het is niks. En, en ik denk dat ik daar heel veel moeite mee heb.
Met, uhm, nou ja, dat, dat mijn waardering voor heel veel dingen eigenlijk een beetje is gedaald van, van, als je denkt aan, denk aan open source projecten.
Ja, uh, de, de meeste open source projecten waar, waar ik groot fan van ben, zijn eigenlijk vernietigd door een influx van, van gevibe code pull requests en ook de maintainers.
Ja, wat is nog het punt om een open source project te maintainen als, als er zoveel, ja, shit op je afkomt? Dus ik vind dat wel, ja.
Hoe is dat voor jou dan als je, je bent, uh, ik, ik kan, ik projecteer het een beetje op jou nu. Laat ik het eerst over mezelf hebben en dan vraag ik het aan jou. Ik vind het,
we zijn een onderdeel van iets, uh, van, van wat dan AI heet, waarin we ook zelf, ik praat er veel over, jij maakt veel, uh, AI-stukjes, infrastructuur.
Terwijl binnen datzelfde grote fenomeen hebben we er ook last van en, en vinden we het ook eigenlijk best wel [gniffelt] irritant.
Want mooie dingen die, die we waarderen als mooie open source projecten, belangrijke pijlers van het internet, noem allemaal maar op.
Het feit dat mensen in hun vrije tijd als vrijwilliger projecten aan het maintainen zijn die letterlijk, uh, fundamenten vormen voor het hele internet, die nu overspoeld worden met matige, uh, waar het maar groeien, maar matige pull requests, matige ideeën.
Hoe, hoe ga jij daarmee om dat het ook zo'n keerzijde heeft, dit hele verhaal? Ja, ik denk dat een beetje, ja, deels natuurlijk creëer ik het zelf.
En ik creëer het zelf omdat ik juist zo'n groot niet-fan ben van natuurlijk ook, ja, deelnemen van het consumeren. Ja, weet je, een beetje moeilijk uit te leggen. Oké, wacht, ik ga het nog een keer proberen.
Neem je tijd. Ik hou ervan om, zeg maar, op dit moment AI-modellen zelf te creëren, omdat het eigenlijk een beetje het laatste is wat je nog kan creëren.
Als je er een beetje over nadenkt van: oké, dus code, dat kan AI creëren. Uhm, slides, decks, plannen, you name it, kan allemaal door LLM's worden gedaan. Matig, maar het kan worden gedaan.
En ik denk als het nu matig is, dat betekent dat in de toekomst waarschijnlijk best wel goed gaat worden en uiteindelijk gewoon perfect.
Ik dacht vroeger nog van: dit, twee jaar geleden zou ik nooit hebben gedacht dat, uhm, uh, een, een, een copilot of een, een code, uh, assistant, uh, in een CUDA kernel kan zeggen: hé, trouwens, dit kan drie keer sneller.
Ik dacht: bullshit, had je nooit, nooit geloofd.
Het is eigenlijk een beetje de laatste maanden, hè, dat de grote John Carmack van, uh, id Software destijds en, uh, Linus Torvalds, Linux, die allemaal nu aan het turnen zijn eigenlijk van: oké, we zijn een soort voorbij, we zijn post slop aan het raken.
Ik zie gewoon daadwerkelijk tussen al die rommel sporadisch eenUh, p-uh, pull request of een idee voor, en een security, uh, uh, fix die gewoon best wel, best wel goed en ook best wel ingenieus en best wel creatief is, zeg maar.
En jij maakt dat natuurlijk zelf ook mee. Het is, in dat opzicht ben je verbaasd of in ieder geval. Nou ja, ik, ik ben verbaasd dat dat dus gewoon opgelost is eigenlijk.
Want we, de meest complexe dingen worden opgelost door, door Clad. En als je dan tegen me zegt van: ja, maar niet voor mijn use case, denk ik: ja, uiteindelijk wel.
Uiteindelijk, hoe groot je codebase is, hoe oud het ook is, ik ben volledig overtuigd dat Clad of, hè, Codex of wat dan ook, uhm, uiteindelijk gewoon veel beter wordt dan wij ooit. Uhm,
dus oké, dus, m-m-m'n favoriete ding: software engineering, dat is gewoon dood zoals ik het ken. En, en dat kan je natuurlijk ook naar, hè, dus, je kan dat vertalen naar mensen die blogposts schrijven of wat dan ook.
En ik denk dus dat, ja, als ik AI-modellen zelf maak, dat is het enige wat eigenlijk AI-modellen nog niet volledig kunnen doen. Uhm, en de infra daarvan aanbieden en zelf de hardware kopen.
En, hè, dus ik denk van: oké, dat is hetgeen wat eigenlijk nog niet door AI kan worden gedaan. Het zelf bouwen van die modellen, dat is.
Je bent als het ware op zoek gegaan in een wereld waarin, nou ja, eigenlijk veel van het creëren van dingen, om het maar even zo te zeggen, aan alle kanten opgegeten wordt door algoritmes/generatieve modellen.
Behalve het modellen maken zelf. Exact. Voor nu. Voor nu, ja. Hoe zit je daarin dan? Ik denk dat het. Wanneer komen ze naar jou [lacht]? Nou ja, dus daarom zijn we natuurlijk ook een infrastructuurspeler.
We, we bieden de infra aan en ik denk natuurlijk het fysiek in datacenters schrijven van, van GPU's, het aanbieden van de inferencing laag, het personeel daaromheen natuurlijk nog steeds, uh, heel veel waarde heeft.
En dat kan je natuurlijk niet makkelijk vervangen.
Ja, ik sta natuurlijk, uh, wie weet wat er over vijf jaar gebeurt, uhm, maar ik heb wel veel meer waardering voor, voor dingen die niets meer te maken hebben met software.
Ik vind het eigenlijk heel heerlijk om te zien hoe, natuurlijk, ja, ik als, als wat meer, nou tu-, teruggetrokken persoon natuurlijk in deze samenleving toch heel erg kan genieten van de fysieke dingen in onze wereld.
Uhm, en ja, dan ga je toch kijken naar een bedrijf als Monumental. Natuurlijk supercool wat, wat zij doen. Natuurlijk het. Huizen bouwen met AI. Ja. Plat gezegd: gebouwen bouwen met AI.
Maar ja, misschien dat we dan tien jaar later gaan we huizen vipe bouwen en, uh, uh, heb je opeens een huis. Wie weet. Maar ik heb daar wel veel meer waardering voor gekregen, uh, voor het echt.
En dat eigenlijk het alles op het internet en alle software is zo maakbaar geworden. Vroeger kon je versteld kijken van features wat een bepaald SaaS-product je aanbieden en nu zie je letterlijk, uh, dat men
gewoon de dingen bouwt die ze zelf willen. En, uh, de beste voorbeelden zijn ouders die voor kinderen apps vipe coden zodat ze beter kunnen leren op school.
En dat wordt gewoon een ding waar later men, bedrijven op gaan turnen. Gewoon ouders, uh, gebruikers die gewoon denken: nee, ik wil een beter product, ik bouw het zelf en klaar. En dat, wat is dan nog de mode van SaaS?
En ja, dan ga je vooral kijken naar de gereguleerde hoek. De, de hoek waar, waar compliance misschien belangrijk is.
Maar ik denk dat er een heel groot probleem is voor aanbieders van SaaS die eigenlijk binnen nu vier dagen te vipe coden is.
En dat doet natuurlijk, ge-, het product kan fantastisch zijn, het team kan fantastisch zijn, maar dat is wel gewoon de realiteit waar we nu in zitten.
En jij bent, je bent nu een nieuw bedrijf begonnen, ook met al deze zaken die je net eventjes opnoemt in je achterhoofd. Dat jij ook hebt gedacht:
ja, nu, ik zit, stel me even voor, hè, vroeger als jij een, uh, uit hout, uh, een stoel kon maken met ook nog in de rugleuning een complete afbeelding van een vos in een bos, hè, met de hand eruit gekarfd, zeg maar, dan was dat impressive.
Nu kunnen mensen CNC-machines aanschaffen en dan CNC't die computer 10 van die stoelen per, per uur. Dus als jij daarmee de straat binnen komt lopen, zeggen mensen: oh, heb je ook een CNC-machine gekocht?
Cool man, whatever. Hè, dus dat daar soort van, de waardering ervan is eraf. Jij zegt eigenlijk nu: ik ben CNC-machines aan het maken.
Hè, of, of, ik ga, ik ga op een andere plek zitten in het ecosysteem, maar misschien is CNC-machine nog, doet je nog wel tekort. Uh, kan je een beetje, a-uitleggen waar jij je nu hebt gepositioneerd dan?
Waar je het idee van hebt dat je wat, wat meer adem, ademruimte hebt, zeg maar, langere adem dan de gemiddelde SaaS die in vier dagen met jouw woorden kan na-, kan namaken.
Nou ja, i-ik denk dat het bouwen van de foundational models voor de toekomst, uh, sowieso heel belangrijk zijn voor de, o-Europese talen. En er zijn weinig spelers die dit doen.
Als je kijkt naar, natuurlijk Mistral doet het best wel, uhm, actief. Uh, Voxtral is een mooi voorbeeld, maar ook daar merk je: ja, de Nederlandse taal is toch wat minder. Benchmarks supergoed, praktijk stuk minder.
Uhm, en dan zie je ook gelijk het gevaar van, van benchmarks daarin terug. En er zijn natuurlijk ook andere, uh, speech-to-text providers. Uhm, maar wij willen het verschil zijn in Europa.
Wij willen de speler zijn die tenminste ervoor heeft gezorgd dat over drie jaar, waar spraakherkenning wordt gebruikt, dat ook de Nederlandse taal gewoon nog steeds goed, uh, ga, nou, nou, gewoon heel goed is. Uhm.
Waarom ben je eigenlijk niet daar, uh, naar DeepMind gegaan of naar Anthropic? Waarom ben je nou een bedrijf gestart? Nou, ik vind het gewoon superleuk. Nee, ja,
i-ik ben vooral een eigen bedrijf gestart omdat het gewoon, lo-, het voelt logisch. Het voelt gewoon goed. Het voe-- ik kan me niets anders voorstellen. Het is niet eens een actieve keuze. Uhm.
Maar goed, dat bedrijf had je ook in, uh, Silicon Valley kunnen starten. Ja, en ik, ik hoor wel eens vaker van: oké, ja, Europa is een slecht klimaat of Amerika, daar moet je zijn.
Ja, als ik heel eerlijk ben, als ik nu naar buiten kijk, zie ik gewoon, ja, het is prachtig weer. Uhm.Ik kan zo intens genieten van in Nederland zijn en dat heeft helemaal niks te maken met de politiek.
Dat heeft niets te maken met het investeringsklimaat. Dat heeft niks te maken met het beleid. Ik hou gewoon van in Nederland zijn en dat is mijn factor. En je kan het complexer maken.
Je kan het moeilijker maken dan dat, maar dat is gewoon de waarheid. En of het nou fiscaal aantrekkelijk is of wat dan ook, je krijgt mij hier gewoon niet weg en dat lijkt mij gewoon. Ja,
ik zie dat daar heel moeilijk over wordt gedaan van oké. Hoe bedoel je dat? Misschien de, de. We hebben over box drie belasting hebben natuurlijk. Hebben mensen het nu heel erg actief over. Over het investeringsklimaat.
Dat het hier allemaal beter moet worden, dat we meer moeten samenwerken, dat. Dat de politiek van alles moet doen voor startups.
Ik denk gewoon als je in Nederland woont en je wil een startup, dan heb je volledige keuze waar je je startup op richt. En als het in Nederland is, dan is het in Nederland en is Amerika sinds Amerika.
Maar je moet die keuze zelf maken. En ik denk dat geen enkel beleid of fiscaal of niet fiscaal of wat dan ook daar een rol in moet spelen.
Ik denk het enige waar je natuurlijk last van gaat hebben, van beleid en of wat dan ook bij het aannemen van talent. Want ja, als je ergens. Hoe doe jij dat nu dan? Aannemen van talent naast je cloud agents.
Hoe we dat nu doen is vooral ons best doen om mensen mee te nemen met de visie dat we gewoon het beste spark recognition lab willen zijn van Europa.
Deels ook zeer competitief zijn in de salarissen die we kunnen aanbieden. Dat is natuurlijk wel het mooie met geld ophalen.
Het geeft je de kans om ook heel goed talent aan te trekken, omdat je ze ook kan belonen voor het talent wat ze hebben. Dus voorheen is dat best wel moeilijk geweest, omdat als je kijkt naar wat de salarissen zijn bij,
ja, in de zijde als bij bijvoorbeeld de, de, de, de high frequency trading bedrijven, ja, die liggen behoorlijk hoog, maar het zijn ontzettend goede software engineers die daar werken. En hoe krijg je die daar weg?
Ja, deels die visie, maar ook natuurlijk het kunnen matchen op salaris is natuurlijk heel belangrijk. En nog hebben natuurlijk is het gewoon moeilijk. Je hebt hele mooie bedrijven in Europa
waar het ook heel vet is om te werken, maar als je een. Ja, voor ons stadium werk je alleen denk ik bij ons als je in de visie in de langer termijn gelooft van oké, wij willen in Amsterdam
het toonaangevende spark recognition lab hebben in Europa en als je daar bij aansluit, ja dan, dan ben je van harte welkom. Maar talent is altijd een beetje denk ik een vliegwiel. Je moet
hele vette dingen doen om vervolgens natuurlijk de aandacht en de spotlight te kunnen krijgen. Om vervolgens weer mensen aan te nemen om daar weer hele vette dingen mee te doen. En zolang je dat.
Zolang dat dat wiel blijft draaien en steeds sneller gaat, denk ik dat talent je wel zal vinden. Dus op dit moment zijn we nog best wel klein, maar wie weet wat hoe groot we worden in de toekomst. Dank je wel man.
Ja, mooi gesprek. [muziek].