Alexander Klöpping

Iets meer structuur dan eerdere gesprekken die we hebben gehad. Of het gaat helpen, weet ik ook niet. Weet ik ook niet. Ik denk dat... We hebben de laatste keer gesproken over GPT-5. Dat was tijdens de zomer. Die kwam toen uit. En dat was een soort dud. Iets wat niet spectaculair was, maar ook spectaculair tegelijk. Kleine recap...

Er zat een router tussen of zit een router tussen... die het model kiest aan de hand van jouw vraag. Inmiddels zijn we bij GPT 5.4. Dus punt 1, punt 2, punt 3 en nu punt 4. En hebben we eigenlijk, in ieder geval dat is mijn lezing... een iets meer volwassen versie van wat GPT 5 is. Misschien wel...

Als we dit hadden gehad in augustus... dan had het meer effect gehad, denk ik. Wat vind jij? 5.3 hebben we niet gehad voor de consumenten. Alleen Codex. Dus dat was alleen het gespecialiseerde codingmodel. Misschien wel goed om een beetje toe te lichten voor de luisteraar. Rick en ik zijn ontwikkelaars. Dus zitten praten met deze modellen en zien deze modellen...

op een andere manier dan dat jullie veel van de luisteraars zien in jullie ChatGPT-app... als je al bewust aan het kiezen bent tussen modellen daar. En inderdaad, het 5.3-model was een codex-model... en is dus nooit voor de eind-eindgebruiker beschikbaar geweest. Klopt. En ik maak zelf ook wel gebruik van de ChatGPT-app. Ik vergelijk eigenlijk dagelijks de Gemini-app, ChatGPT, XAI, Grog... en Cloud van Anthropic...

En nu zijn we bij 5-4. Die is vorige week donderdag uitgekomen. Net toen ik aan het opnemen was met Alexander. Dus wij hebben het daar nog niet over gehad. Wat is jouw gevoel daarbij? Jij dacht net, en ik ook, dat die een maand geleden was uitgekomen. Ik denk dat dat al iets zegt. Want dat is niet waar. Het is een week geleden. En dat is een soort hele rare tijdsverdichting of zo. Ik weet niet hoe ik het moet noemen die er nu plaatsvindt. Maar ben jij...

Dat het model gekoppeld is aan de specifieke details van dat coding harness. Misschien voor de mensen die wat termen tegelijk horen. In het geval van bijvoorbeeld cloud code. Wat een harness is rondom de cloud modellen. Praat cloud code eigenlijk met de standaard Haiku, Sonnet en Opus modellen. Ook al zijn die modellen al wel weer een beetje gefinetuned op de harness heb ik begrepen. Maar het zijn dezelfde modellen.

Codex, een app van OpenAI voor Mac en inmiddels ook Windows, die praat eigenlijk standaard met een Codex specifiek model en kan ook wisselen naar andere modellen. Ook naar hun eigen algemene model 5.2 en nu 5.4. Maar komt er ook geen 5.4 Codex?

Want zit er dan aan de achterkant een soort of in dat model iets van... Oké, sorry, je hebt lang genoeg nagedacht. Het is bijna een soort mondeling examen waar de docent zit. Tijd is op. Sorry man. En is dat... Die tijd is gewoon langer?

En die wordt voor zover ik weet nu ook gebruikt als je routing doet. Als je dus 5.4 met automatisch selecteert. Dan ga je volgens mij naar 5.3 instant als die beslist. We gaan niet nadenken. En nu, ik lees best wel veel online dat de stap 5.2 naar 5.4. Laten we heel even vergeten dat er een mini 5.3 geweest is. En dat er een 5.3 codex geweest is. Dus ik heb het echt over de meeste...

eindgebruikers van de ChatGPT app... hoe die als de thinking aanzetten... of in ieder geval een vraag stellen... die thinking triggert via de router... een kwalitatief verschil voelen... tussen 5.2 en 5.4. En ik zie bijvoorbeeld gewoon...

Gemiddelde gebruikers die zeggen van oké, ik heb mijn eigen vragen die vroeger niet konden, maar ik zie ook vooral heel veel indrukwekkende opmerkingen langskomen en ook wel wat hype bij mensen die dingen doen in wetenschap, wiskunde en hard science. Kan je dat verklaren? Wat gebeurt daar nu ineens?

Bij mensen is het bijvoorbeeld zo dat wanneer jij gaat bolderen, klimmen, dan krijg je best wel goede fijne motoriek. Dankzij het bolderen, want je moet die holt vasthouden, je klimt omhoog, et cetera.

En op alle andere punten in je leven... waarin die fijne motoriek handig is... heb je dan allemaal voordeel. Ook buiten het bolderen. Net als oosterse vechtsport. Als je daar leert je ademhaling te beheersen... om je tegenstander beter te kunnen anticiperen... dan ga je op andere plekken in je leven ook beter anticiperen...

Dit is waarom het zo goed is om je kinderen op Japanse vechtsport te doen bijvoorbeeld. Want dat generaliseert naar veel meer facetten van je leven. En wat ik jou nu eigenlijk hoor speculeren... is dat op het moment dat ze bij OpenAI Codex... een model wat eigenlijk specifiek een soort van expert coding model is...

in een soort hybrid model... met het meer generalistische GPT-model... dat alle problemen die geformaliseerd kunnen worden... dus hard science, de wetenschap... eigenlijk voordeel hebben bij het blenden van dat programmeermodel. In ieder geval, dat is een beetje de suggestie, toch? Dat is denk ik wel de richting... die veel mensen terugzien die modellen maken. Dus dat je...

En als je dan kijkt, ik heb dit wel eens de CEO van Entropic horen zeggen, Dario Amadei, dat er een soort stappen zijn van software maken. Dus je hebt AI die software maakt. AI zelf is ook software. Dus daar kan je dan AI inzetten om je AI software te verbeteren. Dus Cloud Code, Pout Cloud Code, daar zijn we al, zeg maar. En Codex, Pout Codex enzovoorts.

En dat je uiteindelijk ook wetenschap kunt gaan doen. In ieder geval een deel van de wetenschap. De exacte wetenschappen. Omdat een programmeur in essentie ook software kan maken... die kan helpen bij wetenschap. Die wetenschap gaat er weer voor zorgen... dat je fundamentele uitvindingen doet... die er weer voor zorgen dat je applied science kan doen enzovoorts. En dat ze daar een soort loopy, cirkelig gedrag in herkennen. En dat het doorduwen op...

De programmeerkracht van deze modellen als een soort expert eigenlijk heel logisch is als je ziet welke vruchten je allemaal kunt plukken de breedte in in de toekomst door je eerst te focussen op de meer exacte en daarna krijg je als het ware de rester. Ik zeg het even heel makkelijk gratis bij.

over kun je niet deze parameter aanpassen... of kun je niet beter terwijl je de data laat... al iets doen op de GPU? Om eigenlijk met minder rekenkracht in kortere tijd... die twee zijn bij elkaar verbonden... te komen tot iets wat goed mee kan doen... met GPT-2-klas modellen, right? Ja.

Ja, want dat is misschien om heel even uit te zoomen wat een beetje gebeurt nu in het debat, het verhaal rondom AI. In ieder geval, dat komt wat meer naar de voorgrond, is het idee van recursive self-improvement, RSI. En dan niet pijn in je handen, maar het idee dat je iets hebt wat recursief is, dus herhalend op zichzelf, informatie aan zichzelf, loopend, zeg maar.