• Home
  • Home
  • Posts
  • AI nieuwsbrief
  • Podcast
  • Projecten
  • Contact
HP's AI daily - 8 mei

Verzonden op 08-05-2026 07:14

HP's AI daily - 8 mei

Anti-sycofantie in je systeem-prompt: wat werkt en wat niet

Marc Andreessen deelde zijn persoonlijke systeem-prompt openbaar, wat tot een scherpe reactie leidde van prompt-engineers: instructies als 'jij bent een wereldklasse expert in alle domeinen' en 'hallucineeer nooit' hebben aantoonbaar geen effect op modelgedrag.

Wat wél werkt, zijn anti-sycofantie-instructies: formuleringen die het model opdragen nooit te bevestigen zonder grond, niet toe te geven aan sociale druk en negatieve conclusies te melden zonder omwegen. Dat deel van Andreessen's prompt is volgens experts technisch onderbouwd.

Dit is praktisch relevant: sycofantisch AI-gedrag — waarbij het model vertelt wat je wil horen in plaats van wat klopt — is een reëel risico in beslissingsondersteunende toepassingen.

Actietip: Voeg aan je bestaande systeem-prompts één concrete anti-sycofantie-instructie toe, bijvoorbeeld: 'Bevestig mijn aannames niet tenzij je ze zelf kunt onderbouwen; geef negatieve conclusies direct en zonder omhaal.'

x

 

GPT-5.5 Instant wordt standaardmodel voor alle ChatGPT-gebruikers

OpenAI heeft GPT-5.5 Instant uitgerold als het nieuwe standaardmodel voor alle ChatGPT-gebruikers — ook de gratis laag.

Dit raakt direct iedereen die ChatGPT in dagelijkse workflows gebruikt: zonder enige actie van de gebruiker verandert het onderliggende model. Dat is handig, maar het betekent ook dat prompts die eerder goed werkten opnieuw getest moeten worden op consistentie en kwaliteit.

Een kanttekening: 'Instant' suggereert een focus op snelheid boven diepgang. Voor complexe redeneer- of analysetaken loont het om te vergelijken met wat een premium-tier model oplevert.

Actietip: Voer je drie meest gebruikte standaardprompts opnieuw uit in ChatGPT en vergelijk de output met eerder opgeslagen resultaten. Noteer waar de kwaliteit afwijkt en pas de promptformulerering aan waar nodig.

 

Anthropic lanceert kant-en-klare agent-templates voor financiële dienstverlening

Anthropic heeft tien direct inzetbare Claude agent-templates uitgebracht die specifiek zijn gebouwd voor financiële werkprocessen — denk aan rapportage, data-analyse en compliance-controles.

Dit is een volgende stap in de enterprise-landgrab: in plaats van losse API-toegang levert Anthropic nu werkende startpunten voor sector-specifieke use cases. Voor financiële instellingen verlaagt dat de drempel om snel te beginnen met AI-agents aanzienlijk.

Belangrijke kanttekening: Anthropic publiceerde tegelijkertijd onderzoek waaruit blijkt dat 'onveilig agentgedrag' daalt van 54% naar 7% wanneer modellen de redenering achter regels leren in plaats van alleen de regels zelf. 7% blijft een niet-triviale faalrate voor autonome agenten die financiële beslissingen ondersteunen.

De templates zijn publiek beschikbaar via de Anthropic-documentatie en bieden een nuttig startpunt ook voor sectoren buiten finance.

Infographic

subq

 

Grok 4.3 van xAI beschikbaar met 1 miljoen tokens context voor 1,25 dollar

xAI heeft Grok 4.3 uitgebracht met een contextvenster van één miljoen tokens, geprijsd op 1,25 dollar per miljoen tokens.

Ter vergelijking: een miljoen-token context bij GPT-4o kost beduidend meer, waardoor Grok 4.3 interessant wordt voor toepassingen waarbij lange documenten, volledige codebases of uitgebreide gespreksgeschiedenissen in één aanroep verwerkt moeten worden.

De lage prijs per token is aantrekkelijk, maar xAI is een jonge aanbieder zonder het enterprise-trackrecord van OpenAI of Anthropic. Wie Grok 4.3 overweegt voor productietoepassingen doet er goed aan de betrouwbaarheid en latency zelfstandig te benchmarken.

Voor dataverwerking op grote schaal — juridische contractanalyse, technische documentatie, lange transcripten — is dit een concreet alternatief om te testen.

 

SubQ claimt 1.000x efficiënter te zijn dan bestaande frontier-modellen

AI-lab Subquadratic heeft SubQ gelanceerd, naar eigen zeggen het eerste volledig sub-kwadratische frontier-model. De sparse-attention architectuur zou 1.000x minder rekenkracht vergen dan gangbare alternatieven en maakt een contextvenster van 12 miljoen tokens mogelijk.

Als die claim ook maar gedeeltelijk standhoudend is, heeft dit directe consequenties voor de infrastructuurkosten van AI-applicaties en de maximale lengte van agent-sessies.

Het woord 'claimt' is hier bewust: het gaat om aankondigingen van het lab zelf, zonder onafhankelijke benchmarks of peer review. De 7 miljoen views op de lancerende video zeggen iets over hype-niveau, niets over technische validiteit.

Early access is aanvraagbaar via subq.ai; het is de moeite waard om op de wachtlijst te staan en de eerste onafhankelijke evaluaties af te wachten voor je conclusies trekt.

subq · subq

 
← Terug naar overzicht