Изучение языков

На Хабре не раз писали про историю английского языка, французское завоевание и даже про Великий сдвиг гласных. Но когда речь заходит о произношении слов, связанных с ИТ и бизнесом, ощущение хаоса возникает особенно остро. Почему “cloud” читается не так, как пишется? Почему “queue” выглядит как избыточный набор букв? Почему “architecture”, “data”, “record” и “run” подчиняются разной логике?

Чтобы разобраться, нужно помнить: современный английский - это результат наложения нескольких исторических слоёв. И профессиональная лексика, в том числе ИТ и бизнес, распределена по этим слоям очень неравномерно. Давайте по порядку.

Можно ли научить нейросеть «думать» так, словно на дворе 1912-й или даже 1650-й год? Да, но для этих целей нужно не расширять обучающие датасеты, а... ограничивать их. Мы в Beeline Cloud решили поговорить о проектах, позволяющих погрузиться в прошлое с помощью LLM, — и какое применение они находят с точки зрения гносеологии и бихевиоральных наук. Также обсуждаем несколько открытых инициатив, в рамках которых развивают подобные LLM.

Вы, читатель, как и автор, тоже досадуете, когда в промтах проскакивают досадные опечатки или грамматические конструкции, которые заставляют даже терпеливую LLM «задумчиво» переспрашивать: «What do you mean?»

Если да, то эта статья для вас. Мы разберем, как с помощью минимума кода получить автоматический анализ ваших языковых ляпов и рекомендации по прокачке профессионального английского, не отрываясь от процесса создания кода.

Помните огромную школу английского English First (EF)? В нулевые в одной только Москве было больше ста филиалов. Цены были высокие, но бедные семьи буквально на последние деньги отправляли детей туда учиться. Такой бизнес был… чё ж развалились-то?

В последние годы своего господства EF стали символом некачественного преподавания. У репетиторов, которые непосредственно занимались реабилитацией пострадавших, «инглишфёрст» было ругательным словом. Плохие отзывы офлайн, восторженные – онлайн, реклама повсюду. Репутация догнала их и раздавила: в начале 20-х от былого хайпа оставалось лишь несколько филиалов.

В те же годы в Москве была популярна школа Speak Up. Тоже много сияющих офисов, дорого, бестолково + они прославились совсем уж нечистоплотными практиками отъёма денег у населения. После их закрытия был большой скандал, даже с коллективными исками.

Есть похожие истории про ещё существующие школы, но о них я помолчу.

Итого. Эти две школы ограбили невероятное количество людей, но годы идут, а ни особых комментариев, ни аналитических статей с серьёзным осмыслением произошедшего я как-то не заметил. Поэтому многие даже не поняли, что их ограбили – просто тихо решили, что «языки – не моё». Что это было? Как такое удалось провернуть?

В этих школах учились глупые люди? Не только. В них училось много умных людей, некоторые даже в обеих. В Москве вообще максимальная концентрация толковых, развитых людей: лучшие ВУЗы + лучшие специалисты исторически съезжаются, знакомых экспертов подтягивают с периферии. Дело не в критическом мышлении – им просто сказали то, что они хотели услышать. Нам всем ведь очень, очень хочется однорукого экономиста простых, понятных решений.

Научили нас, как общество, чему-нибудь эти 25 лет? Распознаем ли очередной EF? Нет и нет. Он будет выглядеть как EF, плавать как EF, и даже крякать как EF. И мы проглотим. Эти ребята очень точно вычисляют наши боли и говорят нам ровно то, что мы хотим услышать. Как это происходит сейчас?

Язык программирования Zator представляет собой интересный и четко очерченный пример доменно-ориентированного языка, разработанного не для универсальных задач программирования, а для решения одной конкретной, но все более значимой проблемы — построения сложных генеративных пайплайнов для создания текста и изображений = Его философия коренится в стремлении минимизировать "шаблонный" код, который традиционно мешает созданию содержания, и предоставить разработчикам, дизайнерам и другим создателям контента высокоуровневые абстракции для работы с передовыми технологиями искусственного интеллекта . В отличие от мощных, но часто громоздких общепurpose языков, таких как Python или JavaScript, Zator делает ставку на простоту, скорость и специализацию, что определяет его место в экосистеме инструментов для ИИ =

Основная идея, лежащая в основе Zator, заключается в том, чтобы стать "языком описания пайплайнов", который работает поверх существующих сервисов искусственного интеллекта, а именно KoboldCpp и Stable Diffusion = Задача создания последовательностей, где результат одного шага (например, сгенерированный текст) используется как вход для следующего (например, промпт для генерации изображения), требует сложного взаимодействия с API. Это обычно включает в себя написание кода для сетевых запросов, управления состоянием, парсинга JSON-ответов и обработки файлов. Zator призван инкапсулировать всю эту сложность внутри нескольких ключевых функций, таких как generate_text() и generate_img(), которые абстрагируют низкоуровневые детали и позволяют пользователю сосредоточиться исключительно на логике своего пайплайна . Таким образом, язык позиционируется как инструмент, снижающий порог входа для людей без глубоких знаний в области системного программирования или веб-разработки, позволяя им быстро экспериментировать и создавать сложные генеративные сценарии .

Привет, Хабр! (И тебе, питонист, который считает свой язык идеальным, и тебе, JS-ник, у которого уже вышел новый фреймворк, пока ты читал это предложение, и тебе, 1С-ник, который устал объяснять, что ты тоже программист всем во круг.)

Наткнувшись миллионный раз на статью «КАКОЙ ЯЗЫК ПРОГРАММИРОВАНИЯ ВЫБРАТЬ?» я задался вопросом, почему люди ещё не поняли ответа на этот вопрос, ведь он на поверхности.

Не рекомендуется для прочтения опытных разрабов считающих свей язык программирования самым лучшим.

В середине 90‑х я получил первый домашний компьютер — IBM‑совместимую машинку на процессоре Intel 286. Установка Windows требовала кучу дискет, а жёсткий диск вмещал «весь» 20‑30 МБ. Информация тогда хранилась в бумажных книгах и в полках библиотек.

Сейчас, спустя почти три десятилетия, обучение программированию выглядит совершенно иначе. Ниже я расскажу, как менялись возможности обучения, и почему сейчас Large Language Models (LLM) могут стать вашим личным наставником.

Мир в 1982 году

Общие даты, по категориям, наука, спорт, музыка, кино, театр, литература, живопись, игры (англ.), авиация, метро, железные дороги.

Положение на игровом и компьютерно-железных рынках

По моим впечатлениям, этот год не был чем-то примечателен - выходили новые игры и системы (компьютеры, приставки, портативные устройства) и ничто не предвещало бурь в следующем году.

Из выпущенных систем стоит отметить:

11.1981 - PC-88. Несмотря на выпуск в прошлом году, игры начали выходить только с 1982 года (во всяком случае достоверной информации о играх за 1981 год нет, на mobygames с высокой долей вероятности может быть ошибка с платформой).

23.04.1982 - ZX Spectrum. Только в Британии, выпуск в США будет только в ноябре 1983 года. 06.1982 - MPC 1600 (Columbia Data Products). Первый IBM PC совместимый клон.

08.1982 - Commodore 64. Легенда и важный гвоздь кризиса игровой индустрии США в 1983 году. 10.1982 - PC-98. Самый известный японский компьютер. В последние годы, за счет основы на процессорах Intel, возможна эмуляция в DosBox-X.

11.1982 - Sharp X1. Самый продвинутый из основной тройки японцев на момент выхода (PC-88, X1, FM-7).

11.1982 - FM-7.

Для обычного человека все тоже шло своим чередом - потребности покупать еще один компьютер нет, в отличие от приобретения софта и потенциального расширения памяти. Последнее можно было приобрести у IBM или же купить у Microsoft подобие-аналог RamCard (помимо опции расширения памяти её можно было использовать и как RAM-диск, что могло быть полезным). Другое направление - программирование. BASIC показался привлекательным по своей простоте и интересно посмотреть еще какой-нибудь язык. Таковым становится ассемблер, благо IBM и Microsoft продают компиляторы под него (но с нюансом).

После развала СССР компьютерные игры в России существовали в почти подпольном состоянии. Формально они уже были массовым развлечением, но инфраструктуры вокруг них (официальных локализаций, лицензий, студий дубляжа) практически не существовало. Большинство игроков знакомились с новыми хитами через пиратские диски, а значит, и через переводы, сделанные на коленке: без редакторов, тестирования и зачастую без знания контекста оригинала.

Перевод в нормальном мире — это сервис. Его задача простая: не мешать оригиналу. Донести смысл и сохранить интонацию. Но в 90-е переводчики работали вслепую. Перед ними был набор строк без контекста, без описания сцены, без указания, кто говорит и зачем. Иногда даже без понимания, что это вообще за игра. О художественной точности речи почти не шло. В результате появлялись русскоязычные версии игр, которые формально были тем же продуктом, что и оригиналы, но по сути совсем другими произведениями. Игры, которые изначально были сатирой, драмой или философской RPG, через переводы и озвучку становились совершенно иными.

Я до сих пор бомблю от редизайна Duolingo.

Чтобы тренироваться без отвлечения на геймификацию, написал небольшой тренажер грамматики английского языка. Супер простой (vanilla JS + HTML), но со своими особенностями.

Особенности решения — под катом.

Я обожаю смотреть иностранные фильмы в оригинале.

Во-первых, мне нравится расширять кругозор, погружаться в другую культуру, расшифровывать структуру разных языков, пополнять словарный запас.

Во-вторых, мне просто нравится звучание некоторых языков - например, французского, китайского, датского.

Также я работаю над сайтом по изучению языков Language Dove, а учить языки по фильмам - это очень эффективно.

Так родился проект по генерации идеальных субтитров.

Современный разработчик сталкивается с парадоксальной ситуацией: с одной стороны — колоссальный выбор готовых решений, с другой — невероятная сложность их отбора.

По данным GitHub, количество открытых библиотек растёт экспоненциально. Только в экосистеме npm (JavaScript) насчитывается более 2 миллионов пакетов. При этом:

Привет Хабр, решил поделиться небольшой моделью для расстановки ударений, которую обучил на открытом датасете из более чем 400 книг художественной прозы в открытом источнике.

В статье реализуется собственный Promise в JavaScript. Разбираем базовую модель промисов, проблемы наивной реализации и то, как они решаются в спецификациях Promises/A+ и ECMAScript.

Материал предназначен для разработчиков, которые используют Promise и хотят понять, как он работает внутри.

Когда я начинал изучать английский язык, то один преподаватель мне сказал, что он может говорить на разные темы на английском языке, просто потому, что он их обсуждал ранее.

Я попытался проследить свой собственный путь запоминания новой лексики. Где-то два месяца назад я читал статью про ультра-обработанную еду, так называемую "Ultra-processed Food". В статье я увидел словосочетание "highly palatable", которое является не чем иным, как синонимом к "очень вкусный". Я записал несколько монологов на тему Junk Food, отвечая на вопросы типа "Почему люди это едят", "Какие последствия для здоровья и т.д."
И недавно, когда я обсуждал другую тему, связанную со спортом, я использовал именно это слово для описания продуктов, которых лучше избегать, если вы сидите на диете.
Запоминал ли я специально это словосочетание? Я ограничился созданием флэш-карточек, на которые я смотрел во время записи ответов - два месяца назад. Записать ответ с первого раза тяжело, поэтому карточки были передо мной некоторое время - 30-40 минут. Где-то через два дня я повторил карточки, стараясь вспомнить перевод. Больше к словам я не возвращался и еду не обсуждал до недавнего времени.

Поэтому ключевым навыком для расширения вашего арсенала иностранного языка я считаю не просто повторение слов, а именно применение полученных знаний для обсуждения ваших собственных мыслей и идей. Можно вспомнить старую истину, что лучше всего бы запоминаем, когда объясняем что-то другим.

Идея в том, что чем выше ваше умственное напряжение при работе с новой лексикой, тем лучше она запоминается.

GitHub

Из прошлой статьи мы знаем, что я разрабатываю свой компилятор - Onyx. С того момента язык активно развивался, теперь он поддерживает:

Пишут, что в греческом и арабском технически ещё больше, но с оговорками (что считать словом и т.п.)

1. В 1066-м году Вильгельм Завоеватель захватил британские земли и получилась такая ситуация: всё начальство – французы, говорят на французском; местные – на своих языках. Французов ассимилировали, связь с Францией у них фактически оборвалась. Но английский впитал в себя огромную часть французского языка. Эти слова стали литературными синонимами, их до сих пор используют в образованных кругах + в школах и вузах французский учат как иностранный – это тоже не даёт французским словам устаревать.

2. Со времён римских завоеваний латинский язык из Англии особо и не уходил. А когда над Британской империей перестало заходить солнце, он всё ещё был международным языком науки. Для руководства колониями и обслуживания финансовых потоков нужно было много образованных людей. Они и ввели тонны латинской лексики и даже фразеологии в обиход. Все эти слова до сих пор формально существуют в английском, но используются всё реже, и некоторые уже смело можно считать устаревшими. Но многие прижились. Например, в юриспруденции и в языке церкви – сплошная латынь.

3. США, Канада, Австралия и Великобритания – уже очень давно самостоятельные цивилизации, к тому же удалённые друг от друга географически.

Причём речь в этих странах различается и от региона к региону. Нам кажется естественным говорить на совершенно одном языке в Питере, Владивостоке и уральских деревнях, а жители других стран удивляются. И дело тут не в них, а в нас.

В СССР проводилась сознательная политика унификации речи. Абсолютно одинаковая школьная программа по всей стране, одни учебники. Одинаковый язык всех СМИ – от местной газеты до центрального радио и телевидения. Одни и те же фильмы, их мало, все пересмотрены по сто раз и растасканы на цитаты. До 30-40-х местные диалекты ещё абсолютно господствовали в деревнях, а потом подросло первое советское поколение. На самом деле, у нас до сих пор почти в каждом поселении есть старики, которые эти диалекты помнят, просто говорить на них уже не с кем.

Теги: #monogame #gamedev #оптимизация #csharp #графика #индиразработка

Введение: Проблема падающих FPS и желание красоты

Каждый разработчик 2D-игр, мечтающий о живом, населённом мире, рано или поздно упирается в суровую реальность: рендеринг множества уникальных анимированных персонажей — это дорого. Хочется дать игроку кастомизацию, смену снаряжения, разнообразие врагов, но классический подход «нарисовать каждый спрайт отдельно» ведёт к сотням draw calls и падению производительности.

В своей инди-игре (симуляторе жизни в мире фэнтези-жуков) я столкнулся с этой проблемой в полный рост. Мне нужны были десятки NPC на экране, каждый — с возможной сменой брони и оружия. Решением стала гибридная система рендеринга, основанная на разделении персонажей по уровням детализации и использовании инстансинга. В статье я разберу её архитектуру, код и полученные выгоды.

Часть 1: Анализ проблемы — почему «в лоб» не работает

Допустим, у персонажа 10 слоёв: тело, голова, ноги, броня, шлем, оружие в каждой руке и т.д. Если рендерить каждый слой отдельным вызовом SpriteBatch.Draw(), для 50 NPC мы получим 50 × 10 = 500 draw calls. При целевом значении в 60 FPS у нас есть всего ~16.6 мс на кадр. Если один draw call занимает ~0.1 мс, только на отрисовку персонажей уйдёт 50 мс — это в три раза больше бюджета!

Ключевой инсайт: Не всем персонажам нужна одинаковая детализация. Фоновому горожанину или стае врагов не требуется динамическая смена снаряжения. А главному герою — требуется.

Часть 2: Гибридная архитектура — 3 уровня детализации

Всем добрый день. Решил поделиться одним из почти заброшенных проектов десятилетней давности – передача текста музыкой. Программирование здесь тоже будет, поэтому можно считать это ИТ-проектом.

Если вы читаете эту статью — скорее всего, английский уже в ваших планах на этот год. Может быть, вы только начинаете, а может, возвращаетесь к языку после перерыва. В любом случае хочется понимать: как заниматься регулярно, получать от этого удовольствие и видеть результат.

Это команда курсов английского в Практикуме. Мы поговорили с нашими методистами, чтобы узнать, как они мотивируют себя и своих студентов и что могут посоветовать всем, кто решил добиться целей в изучении языка. Делимся их советами и историями с вами.