Если вы думаете, что у вас беда с английским, то после прочтения статьи возможно передумаете.
Данные текст - подборка субъективных мнений и наблюдений одного репетитора, преподающего английский 20 лет. Среди моих студентов были и дети, и взрослые, в том числе IT-специалисты, чьи особенности я отдельно отмечу. Ничего не рекламирую, статья без ссылок, без ИИ-контента.
В первой статье серии я писал, что у крымскотатарского не было ни одного датасета, пригодного для серьёзной работы, и что начинал я с существующего речевого набора, который пришлось чистить. Во второй распознавалка научилась слышать нашу речь, в третьей синтезированный голос прочитал целый роман. Отсюда вопрос, который мне задавали чаще всего: если данных нет, на чём всё это училось?
Эта статья про данные. Оговорка та же, что и раньше, только строже: я не называю источники, архивы, издания, каналы, людей и организации, которые нам что-то передали, и не рассказываю о договорённостях с ними. Нет здесь и названий моделей, порогов фильтров и внутренних скриптов. Объёмы даю порядками величин. Зато будут метрики, методика проверки и грабли, на которые я наступил, и все цифры взяты из отчётов экспериментов, а не по памяти.
28 октября моему пет-проекту PyLab, приложению для изучения Python и написания кода прямо на смартфоне, исполнилось два года. В прошлой статье я рассказывал, что умеет приложение, а сегодня расскажу о решениях: почему горячие правки обходятся дороже, чем кажется, чем окупился полный редизайн в версии 4, как одна идея пользователя стала любимой функцией и почему модерация в сторах превращает каждую ошибку в проблему на неделю.
Как известно, язык — одна из главных основ национального самоопределения.
Языковая карта мира медленно, но меняется. Наречия дробятся на диалекты, а диалекты со временем становятся самостоятельными. Вступая в контакт, языки сближаются — или, наоборот, вытесняют друг друга. А иные исчезают полностью, когда говорить на них становится некому.
Сейчас сложные операции с данными доступны даже ребёнку. Возникает вопрос: можно ли, используя знания о языках, в разное время наполнявших Землю, об их родстве между собой, дать волю фантазии и наглядно визуализировать заглавный тезис статьи? Суть упражнения заключается в том, чтобы представить, какими могли бы быть границы современных государств в вымышленном сценарии, в котором время замерло, все определяется языком, а прочие факторы государственности отошли на второй план.
В этой статье я попробую решить поставленную задачу с помощью умной карты.
Месяц назад я рассказывал здесь про расширение, которое сделал для себя. С тех пор его поставили около двухсот раз, и мне написали люди, у которых что-то не работало или чего-то не хватало. Пишу вторую часть про сам продукт, без разбора багов: что оно делает сейчас, как с ним начать и что я знаю про него плохо. Сразу главное ограничение, чтобы не тратить ваше время: нужен Google Chrome 138 или новее на компьютере. На телефоне его не будет: там нет встроенных моделей. В Brave встроенные ИИ-функции по умолчанию выключены, так что я говорю именно про Google Chrome.
Английский я теперь учу по Skyrim, и да, это лучшее оправдание, чтобы играть больше. Словарь берётся прямо из моего сохранения: ИИ-агенты разбирают файл, достают из него вещи, перки и квесты и делают карточки. А Telegram-бот каждый день гоняет меня по ним, отвечать можно и голосом.
Доброго времени суток! Меня зовут Кирилл Андреев. Я занимаюсь разработкой мобильного приложения Aisha, ИИ-репетитора английского языка для разговорной практики. Мы --российская компания, поэтому нам приходится иметь дело со всеми ограничениями российской юрисдикции. Некоторые магазины применяют ограничения для компаний из России. Российские Visa и Mastercard не работают за рубежом.
По данным Mediascope за декабрь 2024 года, которые приводят «Ведомости», месячная аудитория Google Play составляла 80 млн человек, RuStore — 50 млн, Xiaomi Mi Store — 19 млн, Samsung Galaxy Store — 14 млн, Huawei AppGallery — 10 млн. По более свежим данным Mediascope, опубликованным RuStore, в июле 2026 года аудитория RuStore достигла 68,4 млн человек. На мой взгляд эти цифры полезны как ориентир по охвату, а регулярный поиск и скачивание приложений они описывают слабо.
У нас сейчас работают приложения в RuStore, Google Play, App Store и Huawei AppGallery. Мы неудачно пробовали разместиться в Samsung Galaxy Store. Эта статья про наш личный опыт.
Всю жизнь у меня с английским был один и тот же сценарий. Я хотел начать регулярно заниматься, скачивал очередное приложение, держался несколько дней и благополучно на всё забивал.
Потому что работа, дела и приложение постоянно забывалось в этом потоке. А тут ещё сова начинает слать пассивно-агрессивные пуши про сгоревший стрик...
В XXI веке все считают себя экспертами по литературному стилю, потому что все умеют читать и писать (слава Декрету «О ликвидации безграмотности в РСФСР» 1919 года!). Это просто факт, с ним надо смириться. С появлением ChatGPT стала очевидна другая грань проблемы — оказалось, что если что-то «разговаривает» (имитирует речь алгоритмами), то мы автоматически галлюцинируем, что на том конце «кто-то» есть (даже если мы Ричард Докинз).
В особо запущенных случаях мы готовы отстаивать с пеной у рта, что наше сознание это то же самое, что наш язык, то есть буквально код, то есть точно такие же нейросети, и вообще это даже не метафора, а буквально нет никакой разницы.
Разумеется, самой возможности такой постановки вопроса для всезнающих технарей бы не случилось, если бы в течение XX века наука (гуманитарная, отметим, наука) не совершила несколько революций и не выдвинула несколько радикальных теорий о том, что такое язык, как он возникает и как эволюционирует.
Давайте рассмотрим четыре самые интересные, а потом попробуем осознать, где мы находимся в изучении языка сегодня.
Привет. Это пост про небольшое приложение, которое я сделал для себя. Скажу сразу: писал я его в паре с нейронкой. Как Хабр сейчас относится к таким проектам, не знаю, но вдруг кому-то пригодится.
Захотелось мне читать больше книг на иностранном языке - на электронной книге, разумеется. Но удобного словаря для читалки, который сразу переводил бы слово или фразу поверх страницы, а при наличии сети ещё и объяснял грамматику, я не нашёл: AI-плагины к KOReader перегружены, а словари для FBReader выглядят как привет из начала двухтысячных. Поэтому сделал свой.
Работает на читалках вроде Boox: подключается к FBReader, CoolReader или KOReader как внешний словарь и вызывается из меню выделения текста, онлайн и офлайн. Изначально это был эксперимент, но у меня оно прижилось, поэтому решил поделиться.
Раньше ChatGPT мог объяснить незнакомое слово, но через пару дней я его уже забывал. Теперь достаточно написать "Добавь эти слова в мой словарь", и они автоматически появятся в мобильном приложении, где их можно учить через интервальные повторения.
Покажу, как это работает и как настроить все за несколько минут.
Программирование на телефоне: бесполезная затея или нормальный инструмент? Я сделал PyLab, чтобы писать и запускать Python прямо на смартфоне, а потом добавил туда курсы для новичков. В статье показываю, что из этого вышло.
На днях хотел прочитать книгу, но она была только на английском языке.
Всё бы ничего, только я не совсем дружу с английским.
Я человек простой, если вижу проблему, то стараюсь решить её, а не игнорировать. Так что решил прочитать книгу именно на русском языке.
За время изучения проблемы я нашёл два готовых пути, и оба мне не совсем подходят
Заказать перевод у человека для личного чтения слишком долго и дорого. Загрузить файл в онлайн-переводчик или облачную LLM проще, но тогда документ отправляется на чужой сервер. Для книги из общественного достояния это не страшно. Для рабочей документации, рукописи, договора или материала под NDA место обработки уже становится частью задачи.
Лучшим решением для меня стало создание собственного приложения для локального перевода файлов. За перевод отвечает нейросеть, специально обученная для этой задачи, а обработка текста происходит непосредственно на моём компьютере — без отправки содержимого документов на сторонние серверы. Это особенно удобно при работе с конфиденциальными материалами, хотя само по себе использование локальной модели не отменяет требований информационной безопасности и условий NDA.
В этой статье мы разберём, как книги переводили раньше, как их переводят сейчас и как я перевожу свою книгу у себя. Покажу и само приложение.
Самостоятельная подготовка к IELTS Academic в 2017 году: экзамены прошлых лет, YouTube, карандаш и одно незнакомое слово.
Привет, Хабр :3, что-то давно я не писал свое графоманство, что читается хуже нейрослопа, да и знаки препинания по паузам в уме моём, а еще я "–" умею ставить ввиду академической проф-деформации.
Итак, заваривайте чай, напрягаем мозг, сегодня поговорим в целом о программировании и его проблемах ввиду популяризации LLM, а также экспериментах и куда смотреть, а куда не надо. Плана статьи не будет, до конца дочитают сильнейшие (изи байт). Ехала!
В первой статье я довольно скептически прошёлся по карточкам в духе Anki: слово в столбике - ярлык в пустоту. А вчера одна собака в парке заставила меня сесть и проектировать карточки для своей же системы. Только не такие.
Идём мы с женой вчера по парку и видим: посреди газона решётка, как тюрьма, а внутри стоит один мужик. Мы такие: о, мужик плохо себя вёл в парке, ему тут персональную тюрьму построили. Поржали. Потом дошло, что это площадка для дрессировки собак, а его собака просто носилась где-то в стороне, мы её заметили только потом.
И я спрашиваю: а как «собака» по-португальски? Жена: блин, забыла. Я тоже. Два года языка, слово из первой сотни, а в голове пусто. Так и шли по парку, перебирая варианты, пока не вытащили: cão. Обрадовались и начали перечислять всех животных, которых знаем.
А сегодня утром я проснулся, вспомнил вчерашнюю собаку - и в голове сразу, без малейшей паузы, выскочило cão. Вчера двадцать минут мучений, сегодня ноль. И мне это показалось подозрительно знакомым.
Я уже около 2,5 лет системно изучаю английский. За это время успел попробовать довольно много разных приложений и способов обучения. В этой статье хочу поделиться личным опытом: что действительно оказалось полезным, что быстро надоело, а что я использую до сих пор.
Изначально я начал учить английский в первую очередь из практических соображений. Мне хотелось свободнее читать техническую документацию, статьи и обсуждения без постоянной необходимости пользоваться переводчиком. Кроме того, я довольно много играл, поэтому отсутствие русской локализации в некоторых играх тоже стало дополнительной мотивацией.
На данный момент я субъективно оцениваю свой уровень как B2. При этом изучение английского я не бросил: язык уже стал частью моей повседневной рутины, а для работы и развития в IT всё равно есть куда расти.
В среднем я уделяю английскому около двух часов в неделю, хотя на разных этапах обучения этот показатель сильно менялся.
Поэтому в этом материале по инструментам примерно в том порядке, в котором сам их использовал, и расскажу о плюсах, минусах и о том, какое место каждый из них занимает в моём обучении сейчас. В статье будут приложения для изучения языка, англоязычный контент, книги, игры, нейросети и так далее.
Небольшое приложение про «давай ебть английский», где ты не сидишь с учебником, а каждый день коротко отбиваешься от языка: карточки, мемы, озвучка, диалоги с ботом и стрик, который больно бьёт по самолюбию.
В первой статье серии была таблица про то, как синтезированный голос прочитал целую книгу: роман Шамиля Алядина «Merdiven» («Лестница»), 16 глав, 15 444 слова, 1 ч 58 мин звучания. Во второй я обещал отдельно рассказать, что ломалось на длинной дистанции. Рассказываю.
Если коротко, голос держался ровно все два часа. Почти всё, что ломалось, сидело не в модели, а в обвязке вокруг неё: в нарезке текста на предложения, склейке коротких фраз, обрезке вдохов, извлечении текста из файла книги и разметке времени. А проверочный набор из 14 фраз, по которому я до этого сравнивал версии модели, ни одной из этих проблем не увидел, а в одном случае не смог отличить хорошую правку от вредной.
Оговорка, как и в прошлых статьях серии: названий моделей, источников данных, внутренних скриптов и параметров обучения и декодирования здесь не будет. Будут метрики, методика проверки и грабли.
Сразу о главном: я не программист. Никогда им не был и вряд ли стану — моя работа с ИТ не связана. Всё, что я знаю о программах, держится на здравом смысле и жизненном опыте.
В свободное время я, как и многие, учу английский. Слова учил в платном приложении для iOS, и оно меня вполне устраивало — пока после очередного обновления не перестало нормально работать. Реанимировать его я так и не смог, гештальт остался незакрытым.
Недавно я начал разбираться с Claude Code — для «повышения образованности». Мои знания об ИИ начальные: в общих чертах понимаю, что такое LLM, посмотрел несколько роликов на YouTube и, как 90% людей, общался с бесплатными DeepSeek и ChatGPT. Словом, разумный дилетант.
Проверяя, что умеет Claude Code, я решил воспроизвести то самое приложение для изучения слов. Результат первого опыта вайбкодинга меня, мягко говоря, удивил.
