Системный Блокъ

Как самостоятельно учить иностранный язык?

Выбираете между зеленой совой, карточками и «умными» чат-ботами? Набор инструментов для изучения языка меняется вместе с уровнем — от игровых приложений и интервального повторения до языковых корпусов и работы со стилистическими нюансами. В новой статье рассказываем, что использовать на каждом этапе — от A1 до C2.

А1: закладываем базу

Определите свой уровень с помощью бесплатных онлайн-тестов или шкалы CEFR. На A1 важно заложить базу — освоить базовую лексику и простую грамматику, привыкнуть к звучанию языка и сформировать привычку заниматься регулярно. Для этого подойдут Duolingo, Busuu и LingoDeer, а для слов — Anki с интервальным повторением и Drops с визуальными ассоциациями.

A2: подключаем ИИ-диалог

На уровне A2 словарный запас составляет примерно 1000–1200 слов, и уже можно учиться строить связные высказывания и разбирать речь носителей в привычных ситуациях. Для этого ИИ-собеседники помогают моделировать ситуации, объяснять грамматику и тренировать речь, но эффективнее работать с ними по конкретной задаче — например, отрабатывать сцену в аэропорту — и ограничивать сессию 10–15 минутами. Для чтения и аудирования пригодятся LingQ, Smart Book, Clozemaster и Language Reactor.

B1: общаемся в тандеме и ведем дневник

На уровне B1 главное — преодолеть языковой барьер, перейти к связной речи и развить навык понимания из контекста. Здесь ИИ стоит дополнять общением с реальными носителями через HelloTalk или Tandem, а произношение тренировать с помощью YouGlish. Письменную практику можно строить вокруг дневника: писать 5–10 предложений в день, проверять их через Grammarly, LanguageTool или DeepL Write и разбирать ошибки.

B2: переходим к аутентичному языку

На уровне B2 стоит перейти к неадаптированному контенту — книгам, новостям, блогам, лекциям, фильмам и подкастам для широкой аудитории. В процессе важно учиться понимать незнакомую лексику по контексту и активно слушать, используя паузы, повторы и транскрипции. В разговорной практике нужно переходить к абстрактным темам и дискуссиям, а для улучшения произношения использовать технику повторения за диктором («shadowing»).

C1–C2: от свободного владения к виртуозному

На продвинутых уровнях неформальная речь носителей по-прежнему может быть трудной из-за контекста, метафор, аллюзий, игры слов и быстро меняющегося сленга. Здесь помогают соцсети, стендапы и Urban Dictionary, а для проверки частотности и сочетаемости слов — Google Books Ngram Viewer и языковые корпусы BNC, DeReKo, Frantext, CREA и НКРЯ. Можно переходить к классической литературе и сложным текстам, а для работы над письмом и произношением использовать ProWritingAid и The Speech Accent Archive — на этом этапе инструменты помогают разобраться в конкретных языковых нюансах.

А более детальный разбор стратегии изучения языка вы найдете в полной версии.

Время чтения: 20 минут

🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

От переводчика до AI-тренера: как меняются профессии в эпоху больших языковых моделей

В новом материале рассказываем, как меняются привычные профессии и какие новые роли появляются на рынке труда. А еще бонус — интервью с AI-тренером. 

Паниковать или готовиться к переменам?

Регулярно выходят исследования о том, как ИИ меняет рынок труда. По данным отчета Future of Jobs 2025, к 2030 году из-за автоматизации исчезнет 92 миллиона рабочих мест — но появится 170 миллионов новых.

Аналитики Anthropic говорят не о полной автоматизации, а о гибридизации: ИИ берет на себя сбор данных, поиск опечаток и генерацию шаблонов, человек отвечает за фактчекинг, этический контроль и творческие решения. Около 80% компаний планируют обучать сотрудников работе с ИИ, а не увольнять их.

Как меняются привычные профессии

Привычные специальности не исчезают — они адаптируются. Например, переводчик все больше занимается локализацией и культурной адаптацией текста. Технический писатель отвечает за структуру, логику и понятность документации, но готовит текст с помощью ИИ. Программист делегирует написание кода языковым моделям, сосредотачиваясь на архитектуре и тестировании.

Новые профессии

Вместе с ИИ появились роли, которых раньше не существовало.

Промпт-инженер проектирует запросы для языковых моделей, создает масштабируемые инструкции и настраивает работу моделей с внешними источниками данных.

AI-тренер — «учитель» нейросети: пишет эталонные ответы на сложные запросы, оценивает и ранжирует выводы модели по степени полезности, безопасности и достоверности.

ИИ-копирайтер выстраивает алгоритм генерации через ИИ-агентов, проводит фактчекинг и адаптирует результат под конкретную аудиторию.

Лингвист-аналитик оценивает качество генерации, выявляет системные ошибки нейросетей и разрабатывает метрики оценки.

Специалист по этике данных следит за безопасностью и ответственностью ИИ-систем: снижает предвзятость алгоритмов, контролирует атрибуцию источников и фильтрует токсичный контент.

Как это выглядит изнутри: AI-тренер

Андрей Мужщинский тренирует ИИ уже 2,5 года — до этого около 20 лет работал в журналистике и спичрайтинге. По его словам, навыки работы с информацией оказались напрямую применимы:

«Найти данные, проанализировать их, профактчекать, написать текст понятным языком — все это пригодилось и в работе AI-тренером».

О будущем профессии Андрей рассуждает без паники:

«Нейросеть уже сейчас хорошо творит, складно и красиво пишет, и многие рутинные задачи будут автоматизироваться еще больше. Но без участия человека всё равно никак не обойтись. Кто-то должен контролировать работу, вовремя замечать сбои, оперативно вмешиваться и исправлять ошибки».

Больше о новых профессиях и о том, как и чему учиться, когда меняется рынок труда, — в полной версии материала.

Время чтения: 10 минут

🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

От пергамента к данным: зачем размечать средневековые грамоты

Оцифровка средневековых грамот уже давно не ограничивается сканированием и публикацией изображений. Чтобы исследовать целый корпус документов, нужно сравнивать десятки актов, отслеживать устойчивые формулы, связывать оригиналы и копии. Для этого используют TEI-разметку, специальные словари и Semantic Web. В новой статье рассказываем, как устроены базы древних документов. 

Что такое грамота и зачем ее изучает дипломатика

Средневековые грамоты фиксировали дарения, продажи, привилегии, судебные решения и распоряжения о земле, воде и правах. Дипломатика изучает не только содержание акта, но и то, как он был оформлен письменно, как составлялся, передавался и сохранялся. Для этого исследователи обращают внимание на оригиналы и копии, печати, подписи, датировку и другие признаки.  

TEI, VID и Semantic Web — три инструмента для одной задачи

Скан делает документ доступным, транскрипция — читаемым. Но они не позволяют автоматически сопоставлять имена, даты, места, формулы или типы актов в корпусе из сотен документов. Разметка превращает эти элементы в сопоставимые данные и сохраняет сложность источника в цифровой форме. 

TEI задает язык машиночитаемой разметки: с его помощью можно выделять имена, даты, места, исправления и другие особенности текста. VID — международный словарь дипломатической терминологии, а Semantic Web позволяет представить грамоту как сеть связанных сущностей: автора, адресата, свидетелей, место, дату, печать, копию и архивную единицу. 

Как устроены базы сербских и каталонских грамот

Проект Medieval Serbian Charters Action при Грацском университете — это база сербских средневековых грамот. Корпус включает около 600 документов, в том числе 330 грамот правителей конца XII — середины XV века; большинство написано на старосербском, около 20% — на греческом и латинском. 

Для исследователя Каталонии особенно важны материалы Архива Короны Арагона. Ресурс объединяет грамоты, регистры, картулярии, делопроизводственную документацию, описания фондов и цифровые изображения. Он прежде всего служит каталогом и точкой доступа к документам. 

Что такое картулярии

Для цифрового корпуса важно размечать не только отдельные грамоты, но и их место в картулярии — рукописном сборнике копий документов. Например, картулярий Liber Feudorum Maior включает документы IX–XII веков и отражает отношения между графами Барселонскими, позднее королями Арагона, и их вассалами. Если сохранить порядок документов, тематические группы и связи с территориями и участниками, картулярий можно изучать как сложную документальную систему. 

Какие вопросы можно задавать цифровым корпусам грамот

Такие корпусы позволяют задавать вопросы о формулах пожалований, свидетелях, оригиналах и копиях, а также связывать документы с картами, просопографическими базами и архивными каталогами. Скан дает изображение, транскрипция — текст, а разметка позволяет сохранить грамоту как часть более широкой системы.

Какие исторические сюжеты раскрывают корпусы цифровых грамот, можно узнать из полной версии материала.

Время чтения: 10 минут

🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

«Обучая ИИ — мы учимся»: о чем говорили на главной мировой конференции по цифровым гуманитарным наукам

Что сегодня находится в фокусе цифровых гуманитарных наук? Как ученые используют ИИ-агентов в исторических и литературоведческих исследованиях? Наш постоянный автор Дмитрий Пронин побывал на DH2026 и делится наблюдениями.

404 доклада, 88 постеров и 111 секций

DH2026 проходила с 27 по 31 июля в Тэджоне — корейском городе университетов и исследовательских центров. Это 36-я ежегодная конференция, которую проводит Alliance of Digital Humanities Organizations. Темой конференции стало Engagement — вовлечение, взаимодействие и сопричастность. Обсуждали как классические направления DH — оцифровку исторических данных, корпуса, TEI-разметку и графы знаний, — так и использование ИИ в исследованиях.

ИИ как историк и литературовед

На мини-конференции Playing Heaven исследователи из Гонконга и Сингапура демонстрировали ИИ-инструменты для изучения раннего Нового времени в Восточной Азии. От языковой модели требовалось связывать людей, места, тексты и философские школы, то есть частично воспроизводить работу историка.

В докладе Simulating the Unlived Past Яо Сун и Ваньцзин Цзян превратили 334 китайских поэта эпох Тан и Сун в автономных агентов. В модель вошли более 16 млн записей и почти 99 тыс. датированных произведений. Исследователи убрали из симуляции восстание Ань Лушаня VIII века, ставшее самым масштабным военным конфликтом эпохи, и посмотрели, как изменилась бы литературная история. Однако авторы подчеркнули — модель не доказывает, что события развивались бы именно так.

Чему ИИ учит человека

В лекции Teaching AI, Training Ourselves профессор Ким Хён предложил считать ИИ не просто инструментом, а интеллектуальной средой, в которой люди ищут информацию, создают тексты и учатся. Он обратился к понятию jiaoxue xiangzhang — преподавание и обучение, взаимно усиливающие друг друга.

Например, человек может несколько раз перерабатывать созданное ИИ сочинение — исправлять его или уточнять промпт. В результате он не только получает текст, но и формулирует собственную позицию, а взаимодействие с моделью становится частью обучения.

Большие проекты начинаются с маленьких действий

Мацей Эдер, разработчик пакета stylo и лауреат премии Антонио Замполли, рассказал о создании Computational Stylistics Group. Сообщество возникло без единого гранта, бюджета или формальной структуры — исследователи встречались на конференциях, проводили семинары, обменивались данными, писали открытый код и подключали новых участников.

DH2026 показала, что классические методы цифровых гуманитарных наук неожиданно возвращаются в центр внимания. Но еще заметнее другое изменение — вопрос о будущем человека в эпоху ИИ уже трудно списать на тревогу техноскептиков. ИИ уже способен обработать миллионы текстов и смоделировать неслучившееся прошлое. Но сам масштаб вычислений не создает знания — для исследования по-прежнему нужны идея и вопрос, который стоит задать.

О чем еще говорили на конференции, читайте в полной версии материала.

Время чтения: 9 минут

🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

От Пикуля к ИИ: как создавалась и на чём держится книжная империя «Эксмо-АСТ»

Как студент авиационного института стал главным книжным издателем страны? Из чего вырос самый большой издательский холдинг? Почему на российском книжном рынке растут цены и падают тиражи? Чем он отличается от мирового и чем похож? Рассказываем историю холдинга «Эксмо-АСТ» от первых томиков Пикуля до сегодняшней империи — и делимся самыми интересными выводами.

Как строилась империя

Олег Новиков начал с экспедирования книг из Москвы в Харьков на третьем курсе МАИ. Постепенно компания выросла в издательство, нашла первый хит — «Антикиллер» Корецкого — и выстроила собственную розницу. Стратегия Новикова — вертикальная интеграция: контролировать всю цепочку от поиска автора до продажи. В 2013-м он купил АСТ, позже — «Азбуку-Аттикус» и «ЛитРес». Сегодня на четыре крупнейших издательства холдинга приходится более 50% тиража художественной литературы и нон-фикшна в России.

Обороты растут — тиражи падают

В 2025 году оборот книжной розницы вырос на 2,7% — но только в деньгах. Количество проданных в России книг упало на 9%, средний тираж за 20 лет сократился вдвое — с 7 тысяч до 3,5 тысячи экземпляров. Средняя цена книги осенью 2025-го — 559 рублей, за год она выросла на 12%. Это порочный круг: маленькие тиражи подстегивают цены, высокие цены снижают продажи, продажи падают — тиражи вместе с ними.

Монополия на ярмарке

Книжные ярмарки переживают подъем — для небольших издательств это главный способ выйти к читателю напрямую. «Эксмо-АСТ» подхватил этот тренд: на одну ярмарку нередко заявляются сразу несколько брендов, принадлежащих холдингу. Мы посчитали участников нескольких региональных ярмарок: доля издательств холдинга может быть от 1 до 22%.

Монополии есть не только в России

Консолидация книжного рынка — глобальный процесс. Пять крупнейших мировых издателей контролируют сегодня более 60% академических публикаций — против 20% в 1973 году. В 2022-м американский суд заблокировал слияние Penguin Random House и Simon & Schuster: объединённая компания контролировала бы 49% рынка бестселлеров США.

Подробная хронология развития «Эксмо-АСТ», скандалы на фоне качества изданий и графики, иллюстрирующие состояние книжного рынка — в полной версии исследования.

Время чтения: 20 минут

🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

Сад расходящихся рейтингов: почему книжные топы в России почти никогда не совпадают

Почему лидеры продаж на маркетплейсах почти не встречаются в рейтингах библиотек? Почему Пушкин — самый востребованный автор в электронных архивах, но не в книжных магазинах? Мы исследовали книжный ландшафт России в четырех сегментах — магазины, библиотеки, самиздат и онлайн-архивы — и выяснили, что в каждом из них свой читательский мир.

Что мы исследовали

В выборку вошли данные за 2025 год о лидерах продаж или читательских запросов. Мы собрали топы Book24, Ozon, Wildberries, «Буквоеда», «Лабиринта», «Литреса», «Строк», «Читай-города», 120 библиотек из 38 регионов, сайтов Author.Today, «Литрес.Самиздат», а также архивов az.lib.ru, ImWerden, Ru.Wikisource и Национальной электронной библиотеки.

Рейтинги показывают не само чтение, а транзакции — покупку, выдачу или скачивание книги. Поэтому каждый сегмент отражает свой этап пути текста к читателю: в магазинах работают алгоритмы и маркетинг, в библиотеках — доступность фонда и региональные особенности, в цифровых архивах — возможность получить текст.

Книжные сети: от фэнтези к саморазвитию

Коммерческие рейтинги оказались самым «сфокусированным» сегментом: около трети топовых позиций занимают фантастика и фэнтези, а на втором месте — литература о психологии и саморазвитии. Современная зарубежная литература заметно опережает российскую, а классика почти не появляется в верхних строчках.

Среди лидеров разных площадок — Лоран Гунель, Ребекка Яррос, Гэнки Кавамура, Аллен Карр, Анна Джейн, Виктор Дашкевич и Вадим Зеланд. При этом топы магазинов почти не пересекаются: рейтинг Ozon не повторяет рейтинг Wildberries, а «Читай-город» живет по другим правилам, чем «Литрес».

Библиотеки: православный роман и местные авторы

Библиотечные рейтинги устроены иначе: здесь первое место занимает не самый активно продаваемый автор, а тот, чьи книги доступны конкретным читателям. Абсолютным лидером стала Ирина Богданова — автор православных романов. Ее книги заняли 38 первых мест в библиотечных рейтингах, хотя ни одна из них не попала в топы маркетплейсов.

На выбор читателей влияют регион, фонд библиотеки, школьная программа, рекомендации сотрудников и даже физические характеристики книги. В национальных республиках в топы часто попадают произведения на местных языках. Например, в якутских библиотеках половина популярных книг написана локальными авторами.

Самиздат: мир фантазий

В самиздате книга сразу попадает к аудитории, а автор может менять развитие сюжета в зависимости от реакции читателей. Такой формат создает отдельную литературную экосистему: на Author.Today 100% топа занимают фантастика, фэнтези и их поджанры. Еще одна особенность — сериальность: 79% популярных позиций на платформе входят в книжные серии, тогда как в магазинах таких книг 27%, а в библиотеках — 21%.

Электронные библиотеки: общедоступная классика

В онлайн-архивах лидирует классика: в Национальной электронной библиотеке первое место занимает «Анна Каренина» Льва Толстого, а в библиотеках вроде lib.ru и Wikisource — произведения Александра Пушкина. Причина не только в популярности классики: открытые цифровые архивы в основном работают с текстами, перешедшими в общественное достояние.

Однако скачивание не всегда означает чтение. Пользователями таких архивов могут быть студенты или исследователи, которые собирают корпуса текстов для анализа. Кроме того, часть запросов сегодня создают не люди, а боты — например, системы, которые используют тексты для обучения ИИ.

Что же читают в России?

Единого рейтинга «самых читаемых книг России» не существует: разные топы измеряют разные отношения между книгой и читателем. Коммерческие списки показывают работу рынка, библиотечные — инфраструктуру доступа, самиздат — прямую связь автора и аудитории, а цифровые архивы — использование текста как ресурса.

Больше подробностей об исследовании с таблицами и графиками — в полной версии материала.

Время чтения: 15 минут

🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

Тест: как менялось значение слов в русском языке

У каждого слова есть свой круг «общения» — слова, которые чаще всего встречаются рядом с ним. Но со временем этот круг меняется: например, слово «диск» когда-то ассоциировалось с небесными светилами, а теперь — с кассетами и пластинками. Такие изменения можно увидеть с помощью Национального корпуса русского языка, который показывает окружение слов сегодня и в прошлом.

Сможете угадать слово только по его «соседям» в разные периоды истории? Попробуйте разобраться, как менялись значения слов «профиль», «блок», «маркер» и других, и проверьте свою лингвистическую интуицию. А если вы хотите больше знать про то, как изучать язык с помощью данных, читайте наш новый проект.

Пройти тест — на сайте.

🤖 «Системный Блокъ» @sysblok