Het AI-verhaal werd vooral gedomineerd door de prestaties van modellen op belangrijke benchmarks in de sector. Maar naarmate het veld volwassener wordt en bedrijven echte waarde willen halen uit de vooruitgang op het gebied van AI, zien we parallel onderzoek naar technieken die AI-toepassingen helpen produceren.
Bij VentureBeat volgen we AI-onderzoek dat kan helpen begrijpen waar de praktische implementatie van technologie naartoe gaat. We kijken uit naar doorbraken die niet alleen gaan over de ruwe intelligentie van één enkel model, maar over de manier waarop we de systemen eromheen ontwerpen. Nu we 2026 naderen, zijn hier vier trends die de blauwdruk kunnen vormen voor de volgende generatie robuuste, schaalbare bedrijfsapplicaties.
Continu leren
Voortdurend leren richt zich op een van de belangrijkste uitdagingen van de huidige AI-modellen: hen nieuwe informatie en vaardigheden aanleren zonder hun bestaande kennis te vernietigen (vaak aangeduid als “catastrofaal vergeten”).
Traditioneel zijn er twee manieren om dit op te lossen. Eén daarvan is het opnieuw trainen van het model met een mix van oude en nieuwe informatie, wat duur, tijdrovend en uiterst ingewikkeld is. Dit maakt het ontoegankelijk voor de meeste bedrijven die modellen gebruiken.
Een andere oplossing is om modellen te voorzien van in-contextinformatie via technieken zoals RAG. Deze technieken actualiseren echter de interne kennis van het model niet, wat problematisch kan blijken als je afstand neemt van de kennisgrens van het model en de feiten in conflict komen met wat waar was op het moment dat het model werd getraind. Ze vereisen ook veel techniek en worden beperkt door de contextvensters van de modellen.
Door voortdurend te leren kunnen modellen hun interne kennis bijwerken zonder dat ze opnieuw hoeven te trainen. Google heeft hieraan gewerkt met verschillende nieuwe modelarchitecturen. Eén ervan is Titanendat een andere primitief voorstelt: een aangeleerde langetermijngeheugenmodule waarmee het systeem historische context kan opnemen op het moment van inferentie. Intuïtief verschuift het een deel van het ‘leren’ van offline gewichtsupdates naar een online geheugenproces, dichter bij de manier waarop teams al denken over caches, indexen en logs.
Genest leren duwt hetzelfde thema vanuit een andere hoek. Het behandelt een model als een reeks geneste optimalisatieproblemen, elk met zijn eigen interne workflow, en gebruikt dat kader om catastrofaal vergeten aan te pakken.
Standaard op transformatoren gebaseerde taalmodellen hebben dichte lagen die het langetermijngeheugen opslaan dat is verkregen tijdens de voortraining, en aandachtslagen die de onmiddellijke context bevatten. Nested Learning introduceert een ‘continuümgeheugensysteem’, waarbij geheugen wordt gezien als een spectrum van modules die op verschillende frequenties worden bijgewerkt. Hierdoor ontstaat een geheugensysteem dat beter is afgestemd op continu leren.
Voortdurend leren is een aanvulling op het werk dat wordt gedaan om agenten een kortetermijngeheugen te geven door middel van contextengineering. Naarmate bedrijven volwassener worden, kunnen ze een generatie modellen verwachten die zich aanpassen aan veranderende omgevingen, waarbij dynamisch wordt besloten welke nieuwe informatie ze internaliseren en welke ze in het kortetermijngeheugen bewaren.
Wereldmodellen
Wereldmodellen beloven AI-systemen de mogelijkheid te geven hun omgeving te begrijpen zonder de noodzaak van door mensen gelabelde gegevens of door mensen gegenereerde tekst. Met wereldmodellen kunnen AI-systemen beter reageren op onvoorspelbare en niet-distributiegebeurtenissen en robuuster worden tegen de onzekerheid van de echte wereld.
Belangrijker nog is dat wereldmodellen de weg vrijmaken voor AI-systemen die verder kunnen gaan dan tekst en taken kunnen oplossen waarbij fysieke omgevingen betrokken zijn. Wereldmodellen proberen de regelmatigheden van de fysieke wereld rechtstreeks uit observatie en interactie te leren.
Er zijn verschillende benaderingen voor het creëren van wereldmodellen. DeepMind bouwt Geesteen familie van generatieve end-to-end-modellen die een omgeving simuleren, zodat een agent kan voorspellen hoe de omgeving zal evolueren en hoe acties deze zullen veranderen. Het neemt een afbeelding of prompt op, samen met gebruikersacties, en genereert een reeks videoframes die weerspiegelen hoe de wereld verandert. Genie kan interactieve omgevingen creëren die voor verschillende doeleinden kunnen worden gebruikt, waaronder het trainen van robots en zelfrijdende auto’s.
Wereldlaboratoriaeen nieuwe startup opgericht door AI-pionier Fei-Fei Li, hanteert een iets andere aanpak. Marble, het eerste AI-systeem van World Labs, gebruikt generatieve AI om een 3D-model te creëren op basis van een afbeelding of een prompt, dat vervolgens kan worden gebruikt door een natuurkunde- en 3D-engine om de interactieve omgeving die wordt gebruikt om robots te trainen, weer te geven en te simuleren.
Een andere benadering is de Joint Embedding Predictive Architecture (JEPA), die wordt omarmd door Turing Award-winnaar en voormalig Meta AI-chef Yann LeCun. JEPA-modellen leren latente representaties van onbewerkte gegevens, zodat het systeem kan anticiperen op wat er daarna komt zonder elke pixel te genereren.
JEPA-modellen zijn veel efficiënter dan generatieve modellen, waardoor ze geschikt zijn voor snelle real-time AI-applicaties die moeten draaien op apparaten met beperkte middelen. V-JEPAde videoversie van de architectuur, is vooraf getraind in ongelabelde video op internetschaal om wereldmodellen te leren door middel van observatie. Vervolgens voegt het een kleine hoeveelheid interactiegegevens van robottrajecten toe om de planning te ondersteunen. Deze combinatie duidt op een pad waarin bedrijven overvloedige passieve video (training, inspectie, dashcams, detailhandel) benutten en beperkte, hoogwaardige interactiegegevens toevoegen waar ze controle nodig hebben.
In november, LeCun bevestigde dat hij Meta zal verlaten en zal een nieuwe AI-startup starten die zich zal richten op “systemen die de fysieke wereld begrijpen, een persistent geheugen hebben, kunnen redeneren en complexe actiereeksen kunnen plannen.”
Orkestratie
Frontier LLM’s blijven vooruitgang boeken op zeer uitdagende benchmarks, waarbij ze vaak beter presteren dan menselijke experts. Maar als het om taken uit de echte wereld en uit meerdere stappen bestaande workflows gaat, falen zelfs sterke modellen: ze verliezen context, roepen tools aan met de verkeerde parameters en verergeren kleine fouten.
Orchestration behandelt deze fouten als systeemproblemen die kunnen worden aangepakt met de juiste steigers en engineering. Een router kiest bijvoorbeeld tussen een snel klein model, een groter model voor hardere stappen, ophalen voor aarding en deterministische hulpmiddelen voor acties.
Er zijn nu meerdere raamwerken die orkestratielagen creëren om de efficiëntie en nauwkeurigheid van AI-agents te verbeteren, vooral bij het gebruik van externe tools. Stanfords OctoTools is een open-sourceframework dat meerdere tools kan orkestreren zonder de noodzaak om de modellen te verfijnen of aan te passen. OctoTools maakt gebruik van een modulaire aanpak die een oplossing plant, tools selecteert en subtaken doorgeeft aan verschillende agenten. OctoTools kan elke LLM voor algemene doeleinden als ruggengraat gebruiken.
Een andere aanpak is het trainen van een gespecialiseerd orkestratormodel dat de arbeid kan verdelen over verschillende componenten van het AI-systeem. Een voorbeeld hiervan is dat van Nvidia Orchestratoreen model met 8 miljard parameters dat verschillende tools en LLM’s coördineert om complexe problemen op te lossen. Orchestrator is getraind via een speciale leertechniek voor versterking, ontworpen voor modelorkestratie. Het kan vertellen wanneer tools moeten worden gebruikt, wanneer taken moeten worden gedelegeerd aan kleine gespecialiseerde modellen, en wanneer het redeneervermogen en de kennis van grote generalistische modellen moeten worden gebruikt.
Een van de kenmerken van deze en andere soortgelijke raamwerken is dat ze kunnen profiteren van de vooruitgang in de onderliggende modellen. Dus nu we vooruitgang blijven zien in grensmodellen, kunnen we verwachten dat orkestratieframeworks zullen evolueren en bedrijven zullen helpen robuuste en hulpbronnenefficiënte agentische applicaties te bouwen.
Verfijning
Verfijningstechnieken maken van ‘één antwoord’ een gecontroleerd proces: voorstellen, bekritiseren, herzien en verifiëren. Het frameert de workflow alsof het hetzelfde model gebruikt om een eerste output te genereren, er feedback op te geven en iteratief te verbeteren, zonder aanvullende training.
Hoewel zelfverfijningstechnieken al een paar jaar bestaan, zijn we misschien op een punt aangekomen waarop we kunnen zien dat ze een stapsgewijze verandering teweegbrengen in agentische toepassingen. Dit kwam volledig tot uiting in de resultaten van de ARC-prijs, die 2025 omschreef als het “Jaar van de verfijningslus‘ en schreef: ‘Vanuit het perspectief van de informatietheorie is verfijning intelligentie.’
ARC test modellen op ingewikkelde abstracte redeneringspuzzels. Uit de eigen analyse van ARC blijkt dat de best geverifieerde verfijningsoplossing, gebouwd op een grensmodel en ontwikkeld door Poetiqbereikte 54% op ARC-AGI-2 en versloeg de nummer twee, Gemini 3 Deep Think (45%), voor de helft van de prijs.
De oplossing van Poetiq is een recursief, zichzelf verbeterend systeem dat LLM-agnostisch is. Het is ontworpen om gebruik te maken van de redeneermogelijkheden en kennis van het onderliggende model om de eigen oplossing te reflecteren en te verfijnen en om indien nodig hulpmiddelen zoals codetolken in te roepen.
Naarmate modellen sterker worden, zal het toevoegen van lagen voor zelfverfijning het mogelijk maken er meer uit te halen. Poetiq werkt al samen met partners om zijn metasysteem aan te passen om “complexe problemen uit de echte wereld aan te pakken die grensmodellen moeilijk kunnen oplossen.”
Hoe AI-onderzoek in 2026 te volgen
Een praktische manier om het onderzoek van het komende jaar te lezen, is door te kijken welke nieuwe technieken bedrijven kunnen helpen agentische applicaties van proof-of-concepts naar schaalbare systemen te verplaatsen.
Voortdurend leren verschuift de nauwkeurigheid naar de herkomst en retentie van herinneringen. Wereldmodellen verschuiven het naar robuuste simulatie en voorspelling van gebeurtenissen in de echte wereld. Orkestratie verschuift het naar een beter gebruik van hulpbronnen. Verfijning verschuift het naar slimme reflectie en correctie van antwoorden.
De winnaars zullen niet alleen sterke modellen kiezen, ze zullen ook het controlevlak bouwen dat deze modellen correct, actueel en kostenefficiënt houdt.
