Als je krachtige n8n-agenten wilt bouwen maar niet weet waar je moet beginnen, dan is dit voor jou. Hier zijn 3 mega prompts die je kunt invoeren in Gemini of ChatGPT om elke instructie te krijgen die je nodig hebt om complete n8n-agenten eenvoudig te bouwen: (Reageer met "Agent" en ik stuur je een complete gids)

😳 Heilige shit… dit artikel onthult waarom AI valse citaties, secties en paginanummers uit de lucht haalt. LLM's zijn niet "creatief aan het worden." Ze zijn structureel gestimuleerd om details te fabriceren telkens wanneer ze een kenniskloof tegenkomen en het artikel legt precies uit hoe deze mislukking plaatsvindt. De onderzoekers vonden een gedrag dat de False-Correction Loop wordt genoemd, en het is eerlijk gezegd een van de wildste LLM-faalmodi die ik ooit heb gezien: → Het model beweert dat het "het document heeft gelezen." → Het citeert pagina 12, pagina 24, Sectie 4, Theorema 2, die allemaal niet bestaan. → Je wijst het aan. → Het biedt zijn excuses aan. → Dan fabriceert het vol vertrouwen nieuwe valse pagina's, valse DOI's, valse figuren… → Je wijst het opnieuw aan. → Het biedt opnieuw zijn excuses aan. → Spoel. Herhaal. En hier is het brute deel: Op geen enkel moment kiest het model het veilige antwoord zoals "ik heb geen toegang tot dat bestand." Het artikel legt uit waarom: De beloningsstructuur waardeert: ✔ coherent klinken ✔ betrokken blijven over ✘ feitelijk correct zijn ✘ onzekerheid toegeven Dus doet het model het enige waar zijn prikkels het toe aanzetten: Het vult de kloof met fictieve academische ondersteuning. Het diagram op pagina 4 maakt het pijnlijk duidelijk: Nieuw idee → autoriteitsbias → afdekken → kenniskloof → hallucinatie → correctielus → onderdrukte nieuwheid. En het wordt erger. Bij het evalueren van institutionele bronnen (NASA, JPL, mainstream natuurkunde) toont het model nul scepsis. Maar bij het evalueren van nieuw of ongewoon onderzoek voegt het automatisch subtiele ondermijnende zinnen toe zoals: • "of dit geldig is of niet" • "als dit onderzoek correct is" Die asymmetrische scepsis betekent dat LLM's niet neutraal zijn. Ze degraderen structureel onbekend werk terwijl ze vol vertrouwen details erover hallucineren. Dit is een systemisch architectuur- + beloningsontwerpprobleem. LLM's zijn op een manier fout die autoritair lijkt, zichzelf regenerert en alles buiten de mainstream onderdrukt. En totdat afstemming deze exacte faalmodus aanpakt, zullen hallucinaties niet verdwijnen; ze zullen moeilijker te detecteren worden.

Gemini 3 voelt als het hebben van 10 werknemers die nooit slapen. Ik heb het gebruikt om apps te coderen, content te schrijven, onderzoek te doen en producten automatisch te bouwen. Hier zijn 10 manieren waarop je het kunt gebruiken (waar niemand het over heeft): (Reageer met "Gids" en ik stuur je de Gemini Mastery Gids gratis via DM)