Experimenten met AI en data, met de uitkomst erbij. Ook als het niet werkte.
Elk experiment heeft dezelfde vorm: vraag, opzet, uitkomst, wat niet werkte. Wat bruikbaar bleek, gaat naar Gereedschap.
LAB-005 [loopt] · sinds okt 2026
9.409 Reddit-posts over vijf patronen verdelen
vraag:Kan een taalmodel elke post aan één van vijf patronen hangen, zodat ik zie waar mensen het meest over klagen?
opzet:Een lokaal model, zeven subreddits, en een steekproef die ik met de hand nakijk.
uitkomst:[Tussenstand, in één zin.]
LAB-004 [draait] · sinds sep 2026
Een weekblad dat zichzelf samenstelt
vraag:Kan een model elke week zelf kiezen wat het lezen waard is?
opzet:Elke avond bronnen ophalen en laten labelen door een lokaal model. Vrijdagavond bouwen, zaterdag om 07:00 verschijnen.
uitkomst:Gelukt. Eerst als privéweekblad, straks ook als de Aanvoer.
werkte niet:Een score voor de afstand tot mijn eigen notities onderscheidde niets, de rangcorrelatie bleef rond 0,1. Het oordeel van het model zelf deed dat wel.
LAB-003 [draait] · sinds 2026
755 machinebouwers volgen via nieuws en vacatures
vraag:Kun je aan openbare signalen zien waar het bij een bedrijf wringt?
opzet:755 bedrijven geclassificeerd, elke week een overzicht met signalen uit nieuws en vacatures.
uitkomst:[Wat het opleverde, in één zin.]
werkte niet:[Wat tegenviel.]
LAB-002 [draait] · sinds 2026
Van gespreksopname naar voorval
vraag:Kan een opname van een gesprek vanzelf een bruikbaar voorval opleveren?
opzet:Opnemen, lokaal uitschrijven, voorvallen eruit lichten.
werkte niet:De transcriptie maakte van een begroeting “Ho gaat dievlachtig”. [Wat je ervan leerde.]
LAB-001 [gepland] · nog niet gestart
Voorspelt een tabelmodel je offertekans?
vraag:Kan een foundation model voor tabellen voorspellen welke offerte een order wordt?
opzet:TabFM op een open dataset, naast een eenvoudig model als vergelijking.
