Изучение языков

На основе разговоров с выпускниками ведущих вузов Москвы и комментариев на Хабре.

___Военные/сотрудники спецслужб быстро и/или эффективно выучивают языки.

В бесчисленных фильмах на территории противника действует иностранный разведчик, изображающий местного жителя. Чтобы такое провернуть на практике, нужны выдающиеся способности к языкам и годы, многие годы подготовки.

А спалишься на любой мелочи. Обычная шпана вычисляет самозванцев с полпинка: «Кого знаешь?» Штирлица не то, что не было – его быть не могло, потому что никогда ещё он не был так близок к провалу, как КАЖДУЮ СЕКУНДУ. Тем более под лупой гестапо. (Окей, персонаж Ю.Семёнова правдоподобный: набор исключительных качеств + хорошая легенда.)

Поэтому в реальной жизни разведчик работал не под видом местного, а под видом иностранца. И разведданные получал через завербованных МЕСТНЫХ чиновников и военных. Оно и сейчас так происходит. (То, что язык для разведчика – только полдела, мы даже не обсуждаем.)

Нет и не было никогда у спецслужб никаких суперэффективных методик. Уровень среднего выпускника ВИИЯ подразумевал вполне легальную работу военного переводчика, которому до носителя как до луны.

___Про детей.

Никто не спорит с тем, что они круто усваивают языки. Миф заключается в том, что они якобы делают это «легко» и/или «быстро». Очень многим детям ставят диагноз «задержка развития речи», и причины далеко не всегда патологические. Дети даже без этого диагноза в 3-м классе пишут прошедшее время глагола «цвести»: «цвестил», «цвестила». Школьные учителя могут и пострашнее истории рассказать...

По поводу детей и ин.языков: 42 секунды и с 30:02

Digital nomad - это человек, который добровольно решил сняться с якоря и жить свободно. Я к этой категории не отношусь. Меня скорее обстоятельства заставили сняться с большого тяжёлого якоря и двинуть куда подальше. Этим "куда подальше" оказались Штаты. Пока я жил во Владивостоке, я умудрился несколько раз отказаться от предложений с релокацией в Корею (Южную, на всякий случай уточняю), в Сингапур, в Канаду и США. Поэтому довольно иронично, что спустя 5 лет я оказался здесь.

В этой статье я больше хочу поделиться не тем как и почему я решил переехать, а скорее историей "оседания" там, куда приехал. Конкретно, я хочу затронуть три важных темы: культура и язык, быт, поиск работы. Это мой опыт, мой путь, конкретно про США (Калифорния). Кому-то он будет полезен - класс! Если кого-то это заденет за живое - сочувствую вам. Итак, пристегните ремни, мы...

Привет! Это эксперты курсов английского в Практикуме. Возможно, вы замечали, что в начале изучения английского прогресс гораздо более явный: с каждым уроком становится больше знакомых слов, понятнее тексты и диалоги. Но со временем развитие замедляется.

Нередко это происходит на уровне B1. Вы уже можете поддержать беседу, читать статьи на интересные темы, понимать основное в фильмах и подкастах. Вроде бы делаете всё правильно, но переход на следующий уровень не даётся. Это называется языковое плато.

В этой статье расскажем, что делать, когда привычные методы перестают работать и одного учебника становится мало. Но сначала разберёмся, почему так происходит.

Если вы всё ещё "освежаете" английский по таблицам времён и зубрите, чем отличается Present Perfect от Past Simple - у меня для вас хорошие новости. Чтобы общаться с коллегами на ресурсах вроде GitHub Discussions, Stack Overflow, Dev.to или в issue-треках Microsoft, вам хватит довольно компактного набора грамматических конструкций.

Я проанализировала сотни сообщений на форумах и выделила самые частые времена, которыми действительно пользуются носители. Ниже - краткий чек-лист, какой грамматики точно хватит, чтобы понимать и быть понятым:

«Всё! С понедельника начну»

«Нет времени у меня на этот английский»

«Не идёт чего-то, всё никак не сесть»

«Начинал уже несколько раз, но каждый раз на что-то отвлекался»

В настоящее время нейросети успешно используются для языкового перевода. По сравнению со старыми программами и онлайн переводчиками, прогресс на лицо. Алгоритмы демонстрируют более тонкое понимание речи, владение контекстом, они способны к стилизации.

И если с современными языками нейросети справляются довольно толково, возникает вопрос: как насчет древних? До сих пор работа с ними представляла существенное затруднение. Скажем, тот же Google Translate из рук вон плохо работает с латынью.

Между тем, лингвисты давно предпринимают попытки реконструкции еще более древних языков, к примеру — праиндоевропейского. Разумеется, подобные разработки имеют только гипотетический характер. Тем не менее сравнительное языкознание выработало алгоритмы, согласно которым язык можно «состарить», низведя его до определенной стадии развития.

Способны ли современные нейросети выполнить качественную реконструкцию архаичных языков? И как проверить ее достоверность? Для практического разрешения данных вопросов обратимся к сервису DeepSeek. По моему опыту, пока он продемонстрировал лучший результат среди подобных средств.

Рассматриваемая сеть довольно адекватно справляется с переводом отдельных слов на древние языки, причем аргументирует свой выбор. Но осилит ли она целый художественный текст?

Для примера я заставил ее перевести на праиндоевропейский, являющийся далеким предком нашего языка, четверостишие в эпическом духе:

Облака плывут по небесам
В белых стаях мчатся души павших
Это — воинства былых веков
По земле их слава ходит в песнях

Все кто пишет “В 2к25 не знать английский” - напишите комент и проходите мимо. Для нормальных, рассказываю, как я перепробовал несколько инструментов, что бы перевести игру.

Задача:

1. Перевести большое количество текста (224 тысячи символов или 40 тысяч слов) для инди игры mudborne через нейросеть.

2. Нейросеть должна держать контекст на протяжении всего перевода.

3. Все имена встречающиеся в игре должны переводиться всегда одинаково.

4. Это должен быть полуавтоматический процесс, который переведет игру “за один присест”.

5. На входе должна быть csv таблица, где в первой колонке комментарий разработчика, во второй текст на английском, в третьей должен быть текст на русском
6. Ну и основное просто пройти этот путь, получить опыт.

Какие инструменты я протестировал:

ChatGPT 
Claude 
Google Colab 
Cursor 
Smartcat 
DeepSeek API 
Gemini 
Yandex Переводчик документов

Конечно, для многих настоящее общение куда интереснее, чем общаться с «глупым» роботом. Но это всё ещё вопрос времени, кажется, совсем скоро они будут общаться на таком уровне, что мы будем забывать о том, что это робот. В этой статье поделюсь своим опытом замены репетитора нейросетью ChatGPT: как пользуюсь и так далее.

Языки всегда были для меня проблемой. Занятия с преподавателями 2-3 раза в неделю стоили не дешево и выветривались из головы мгновенно. Мобильные приложения повышали словарный запас но не развивали речь. Я не отчаивался и искал разные варианты. На поиски верного пути ушли годы, но цель была достигнута: говорю бегло, смотрю сериалы без субтитров, IELTS сдан на уровень B2. Эта статья позволит вам избежать моих ошибок и поможет подобрать эффективную комбинацию методов изучения языков.

Привет! Меня зовут Лена Кочева, сейчас я помогаю учить языки как консультант, а раньше работала IT-аналитиком. Айтишный бэкграунд наложил отпечаток: мне нравилось раскладывать процесс изучения на четкие алгоритмы. В прошлом году решила написала книгу, как учить язык по принципу 20/80. Но если бы я знала, во что ввязываюсь… 😅

В этой статье расскажу, как айтишный бэкграунд помог мне затащить совсем неайтишный проект. Бонусом — как устроен процесс издания книги, сколько зарабатывает автор и почему я разве что выйду в ноль, даже издавшись в издательстве.

В главных ролях:
- «Лингво-хакинг. Как выучить иностранный язык эффективно и без выгорания» —руководство для тех, кто учит язык для работы или эмиграции.
- И я — изо всех сил старающаяся сделать хорошо 😁

Привет, Хабр. Я — Варя Платонова, основательница школы математики на английском Around Academy. Я много лет связана со сферой образования, в том числе международного. За годы насмотрелась на множество российских студентов за рубежом. Ну и так как интересуют меня точные и технические науки, то среди них было и немало айтишников. Так что, возможно, этот текст пригодится тем из вас, кто рассматривает возможность обучения за рубежом. 

В этом тексте собрала все, что, как мне кажется, вводит в ступор при обучении за рубежом. Начну с небольшого рассказа об основных отличиях нашей и зарубежной системы образования. Ну и о том, как распознать российского студента за рубежом. 

Привет! Меня зовут Евгений. Я — Full-Stack QA Engineer в Devscribed. Недавно решил проверить, насколько далеко можно зайти в разработке, не обладая глубокими знаниями в программировании, но используя современные AI-инструменты. Что из этого вышло?

Привет, Хабр!

В этой статье я хотел бы поделиться с разработчиками и не только — кто уже имеет жизненный и профессиональный опыт, но мечтает выучить новую технологию. Часто на это не хватает времени и мотивации.

Ваша статья — яркий пример «технологического снобизма», где эмоции подменяют рациональные аргументы. Да, 1С — не идеал. Да, у неё куча недостатков. Но называть её «рудиментом» и «цифровым аппендиксом» — значит демонстрировать непонимание реального бизнеса и экономики.

Давайте разберёмся, почему 1С до сих пор жива, и почему её «архаичность» — это не недостаток, а следствие адаптации под конкретные условия.

Когда говорят «1С», в глазах у бухгалтера — святое. У программиста — нервный тик. У бизнесмена — надежда, что оно "просто работает". А у технаря с чувством самоуважения — один вопрос: как эта архаика вообще дожила до наших дней?

Давайте честно. 1С — это рудимент. Цифровой аппендикс, который когда-то помогал пищеварению бухгалтерского учёта в 90-х, а теперь воспаляется при любом упоминании нормального CI/CD. Но прежде чем вскрывать нарыв, разберёмся, откуда он взялся.

Пользователь Reddit с ником Low-Needleworker-139 неделю назад объявил в сабреддите r/IndoEuropean, что создал на базе ChatGPT свою пользовательскую языковую модель, которую обучил на имеющемся корпусе реконструкций праиндоевропейского языка. Этот пользовательский чатбот получил название Déiwos-Lókwos GPT.

Модель, согласно заявлениям пользователя, отражает как фонетику и грамматику (включая ларингалы и аблаут) так и характерный поэтический регистр, реконструируемый для праиндоевропейского.

Одной из ключевых особенностей модели является её способность дообучаться на ходу: например, она придумает и сохранит неологизм, если у неё нет подходящего праиндоевропейского слова (например, "поезд"). Обо всех подобных усовершенствованиях она сообщает системными сообщениями с заголовком UPGRADE.

Автор предложил всем желающим тестировать модель, что я и сделал. Помимо праиндоевропейского, модель говорит на английском (другие языки не проверял, общался с ботом на английском). С первых сообщений нейросеть говорит, что она особенно хороша в поэзии и намекает, что надо дать ей перевести стишок... ну что ж, здесь у нас явно есть общие темы для разговора!

Продолжаю адаптированный перевод статьи китайских исследователей Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A Survey (ссылка на первую часть — здесь, на вторую часть — здесь) Во этой, третьей части авторы совсем кратенько разбирают технологии оптимизации извлеченных данных.

Продолжаю адаптированный перевод статьи китайских исследователей Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A Survey (первую часть см. здесь) Во второй части авторы разбирают технологии оптимизации поиска и извлечения данных. Поскольку материал я готовил в первую очередь для начинающих ИТ-переводчиков, сложные и специальные термины я сопровождал английским переводом и краткими пояснениями в комментариях (появляются на серых полях по клику). Картинок не было.

Для меня, студента, а потом выпускника московского технического вуза по специальности «Прикладная математика», середина 1990-х годов выглядела дивным новым миром и взрывом возможностей. Появлялись новые российские компании, новые продукты, приходили в Россию иностранные компьютерные и софтверные компании. И всё это было окружено многочисленными выставками, всевозможными семинарами, презентациями, журналами и еженедельниками.

«Войти в айти» тогда было сравнительно просто: бери и делай то, что можешь и умеешь или  хочешь, хотя и не очень умеешь, но знаешь, что так бывает, и можешь убедить окружающих, что ты — как раз тот, кто так может.

В начале 1990-х был такой еженедельник «Софт Маркет» — первое (по крайней мере, так говорят) специализированное компьютерное издание в России. Меня взяли туда внештатным корреспондентом. Я прислал им книгу своих стихов и предложение: давайте сделаем у вас новую рубрику, литературное творчество программистов, я буду ее вести. 

Они сказали: стихов не надо, а вот корреспондент нам сейчас нужен. Так я стал компьютерным журналистом.

Но оказалось, что для журналиста я недостаточно язвителен, а для автора рекламных статей слишком правдив. Пришлось перейти к крупной форме.

В одно прекрасное утро я выкинул со своего личного сайта всё, кроме объявления о том, что я готов писать техническую документацию. Дальше случилось удивительное: посыпались заказы. Оказалось, что это вообще кому-то нужно. Что я технический писатель, мне потом кто-то из этих заказчиков и рассказал.

Конвейер данных (Data Pipeline) - это последовательность шагов для обработки данных. Если данные еще не присутствуют в платформе данных, они поступают в начале конвейера. Затем конвейер обрабатывает данные через ряд этапов, где выход каждого этапа становится входом следующего. Этот процесс продолжается до тех пор, пока конвейер не будет завершен. В некоторых случаях независимые этапы могут выполняться одновременно.