MSDINTERNATIONAL← Home MSD ontdekken ⌄Van AI en robotica tot eilanden, jachten, specialistische partners en nieuwe businessmodellen. Kies uw startpunt – en ontdek wat daarachter schuilgaat.
AI, robotica en toekomstFuture · Die Firma aus Systemen10.000 AI-agenten als schaaldoel, netwerktaken en een interactieve schatter.
↗
AI, robotica en toekomstRobotica · 10 platformsFabrikanten, mogelijkheden, interfaces en integratietaken.
↗
MSD Direct & MarktplatzMSD Direct · Das PortalMensen, kansen, manier van leven.
↗
MSD WORLDSiteWarden · Robotics LabGrijpen, sensortechnologie en fysieke AI – geplande experimentele programma’s.
↗Die Übersicht wird geladen.
MSD / Onderzoek / ONDERZOEK EDITIE
Reflection onderzoekt agenten die feedback in taalkundige vorm gebruiken voor latere experimenten. De feedback verandert de werkcontext.
Jetzt eintauchen ↓RECHERCHESTAND 12.11.2026 · FAKTEN + EINORDNUNG + SZENARIENKI & Agenten
Extern onderzoek · MSD-classificatie
Keine Behauptung eines eigenen Versuchs.
01 / EINORDNUNG
Plausibele zelfkritiek is geen onafhankelijk bewijs van kwaliteit; onjuiste feedback kan fouten stabiliseren.
Houd bij leerlussen een externe test en ongewijzigde vergelijkingstaken aan.
Deze afleiding is een redactionele aanbeveling van MSD. Het is geen verder resultaat van het aangehaalde onderzoek.
Shinn et al. · Reflexion · Publikations-/Bezugsjahr 2023. Recherchiert am 12.11.2026.
Lees primaire bron ↗Extern onderzoek, geen klantreferentie van MSD. Wij publiceren eigen proeven pas met opstelling, datum, meetwaarden en gedocumenteerde mislukte pogingen.
02 / LINKS
In een gerandomiseerd onderzoek met 16 ervaren ontwikkelaars en 246 taken verlengden AI-hulpmiddelen uit begin 2025 de verwerkingstijd met 19 %. De deelnemers schatten hun voordeel aanzienlijk gunstiger in.
METR · Gerandomiseerd onderzoekMETR beschrijft een vervolgexperiment in februari 2026. Bewijs van sneller werken is moeilijk te interpreteren vanwege de selectie van deelnemers en taken en vanwege problemen met tijdmeting.
METR · Methodenupdate 24.02.2026Het Transformer-paper presenteert een op aandacht gebaseerde architectuur voor sequentieverwerking. Het is een methodologische bouwsteen van latere taal- en multimodale modellen.
Vaswani et al. · Attention Is All You Need