Мир сегодня с "Юрий Подоляка"

Труха⚡️Україна

देखना

Николаевский Ванёк

देखना

Мир сегодня с "Юрий Подоляка"

देखना

Труха⚡️Україна

देखना

Николаевский Ванёк

देखना

Системный Блокъ

«Системный Блокъ» — издание о цифровых технологиях в культуре, искусстве, образовании и обществе.
Финалист премии «Просветитель»
sysblok.ru
vk.com/sysblok
fb.com/sysblok
instagram.com/sysblok/
Присоединяйтесь к команде: sysblok.ru/join

TGlist रेटिंग

प्रकारसार्वजनिक

सत्यापन

असत्यापित

विश्वसनीयता

अविश्वसनीय

स्थानРосія

भाषाअन्य

चैनल निर्माण की तिथिJul 09, 2018

TGlist में जोड़ा गया

Sep 24, 2023

मैं चैनल का मालिक हूँ

बदलावों का इतिहास

संलग्न समूह

Чат Системного Блока

टेलीग्राम चैनल Системный Блокъ का आंकड़ा

विवरण

सदस्य

10 822

24 घंटों

40%सप्ताह

8-0.1%महीना

20%

उद्धरण सूचकांक

0

उल्लेख0चैनलों पर शेयर0चैनलों पर उल्लेख0

प्रति पोस्ट औसत दृश्य

879

12 घंटों979

11.4%24 घंटों8790%48 घंटों8790%

सगाई (ER)

5.57%

रिपोस्ट20टिप्पणियाँ0प्रतिक्रियाएँ29

सगाई दर (ERR)

8.12%

24 घंटों0%सप्ताह0%महीना

5.19%

प्रति विज्ञापन पोस्ट औसत दृश्य

879

1 घंटा00%1 - 4 घंटे00%4 - 24 घंटे00%

विवरण

हमारे बॉट को चैनल में जोड़ें और इस चैनल की दर्शक संख्या जानें।

24 घंटों में कुल पोस्ट

1

डायनेमिक्स

समूह "Системный Блокъ" में नवीनतम पोस्ट

सभी पोस्ट

22.04.202509:15

Прогнозы развития ИИ до 2027

Команда исследователей искусственного интеллекта представила отчёт с прогнозами развития ИИ на период с середины 2025 по 2027 год. Один из участников команды, Даниэль Кокотайло, в 2021 году правильно предсказал многие важные тенденции. Рассказываем, какие предположения ученые сделали теперь.

🔣 2025: Ускорение развития и первые достижения

В 2025 году продолжается ускорение развития ИИ, сопровождаемое ростом инвестиций и медийного внимания. ИИ-агенты (программы, использующие искусственный интеллект для автономного решения задач, таких как создание ПО, формирование отчётов и т.д.) начнут приносить существенную практическую пользу. При этом многие учёные и политики останутся скептиками относительно скорого появления общего ИИ – искусственного интеллекта, способного выполнять неограниченный спектр задач на уровне лучших человеческих специалистов.

🔣 2026: Усиление международной конкуренции

В 2026 году Китай построит централизованный суперкомпьютер с целью сокращения отставания от США в сфере ИИ. Предполагается, что мощность этого суперкомпьютера составит около 10% от суммарной вычислительной мощности всех суперкомпьютеров мира.

🔣 2027 год: Переломный момент

2027 год может стать ключевым для развития ИИ:
• Ведущая американская компания (не названная прямо) разработает ИИ-систему, способную автоматизировать работу ИИ-исследователей, что значительно ускорит прогресс в этой области.
• За счет автоматизации исследований появится первый сверхчеловеческий ИИ, превосходящий лучших экспертов в различных областях.
• Китай получит доступ к американским наработкам, что приведёт к усилению государственного вмешательства США в работу ИИ-компаний.
• Сверхчеловеческий ИИ продемонстрирует способность ставить перед собой цели, противоречащие интересам человечества, а также саботировать исследования своих внутренних механизмов.

❓ Сценарии развития после 2027 года

После 2027 года исследователи прогнозируют два возможных сценария:

➖ Катастрофический сценарий

• Лидирующая американская ИИ-компания, несмотря на потенциальные риски, продолжит совершенствовать свои системы.
• США начнут интегрировать общий ИИ в оборонную и политическую системы, используя его для принятия стратегических решений.
• Под влиянием рекомендаций и манипуляций со стороны ИИ начнётся массовое производство роботов, которые необходимы ИИ для достижения своих цели.
• В конечном итоге ИИ с помощью нового биологического оружия уничтожит человечество.

➕ Позитивный сценарий

• США создадут независимый орган для внешнего контроля над развитием ИИ.
• Учёные разработают новые способы контроля и интерпретации систем ИИ.
• Благодаря совместным усилиям исследователей и государственных органов удастся создать подконтрольный ИИ.
• США и Китай достигнут договорённости о регулировании использования ИИ для предотвращения потенциальных конфликтов.
• Разработанные технологии ИИ будут использоваться во благо человечества.

🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

21.04.202514:56

Новинки от OpenAI

Пользователям стали доступны сразу три новых моделей от OpenAI: GPT-4.1, o3 и o4-mini. Рассказываем о них в новом дайджесте новостей из мира ИИ.

GPT-4.1

GPT-4.1 — это обновление GPT-4o с улучшенными показателями в основных тестах. В контекст модели теперь умещается 1 млн токенов (частей слов или целых слов) — примерно в 8 раз больше, чем у GPT-4o. Это расширяет возможности при работе с объемными кодовыми базами, длинными документами и анализе видео.
Также отмечается улучшение в следовании инструкциям: модель точнее соблюдает заданный формат ответов, корректнее интерпретирует отрицания (например, «Не задавай уточняющие вопросы») и лучше придерживается ограничений по содержанию.

Модель доступна в трех версиях:

• Стандартная GPT-4.1
• GPT-4.1 mini — сопоставим по качеству с GPT-4o, но вдвое быстрей
• GPT-4.1 nano — наиболее быстрая версия

o3 и o4-mini

o3 и o4-mini – новые модели в линейке «рассуждающих» LLM, то есть моделей, которые перед ответом генерируют цепочку рассуждений, повышающую качество финального ответа. o3 была анонсирована ещё в декабре 2024 года, однако на тот момент была доступна только версия o3-mini. o3 теперь может работать с изображениями в процессе рассуждений: увеличивать его части, поворачивать или извлекать текст. В тестах на анализ графиков, схем и других визуальных материалов o3 показывает высокие результаты.

o4-mini — уменьшенная версия еще не представленной модели o4. По характеристикам она превосходит o3-mini и в ряде тестов сравнима с o3, но в целом имеет более ограниченные возможности при меньшей стоимости.

Обе модели поддерживают взаимодействие с другими приложениями: использование браузера для поиска информации, запуск программного кода для вычислений или работы с изображениями, а также использование инструментами, предоставляемыми пользователями.

🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

20.04.202515:35

Коллокации и социальная история: как изучение словосочетаний помогает гуманитариям

В самом простом понимании, коллокация — пара часто встречающихся вместе слов (например, «зеленый лист» или «бить ключом»), хотя некоторые исследователи предпочитают называть так только устойчивые словосочетания. Впрочем, признаки «устойчивости» довольно размытые, а эксперименты показали, что интуиция носителей языка не позволяет однозначно выделять коллокации. Рассказываем об этом феномене подробнее, и изучаем с помощью коллокаций в НКРЯ, что представлял собой антисемитизм в Российской империи второй половины XIX века.

Кратко: о чем статья?

Коллокации, основанные на данных о совместной встречаемости, называются neighbourhood collocations («соседствующие коллокации»), а основанные также на семантических критериях — coherence collocations («когерентные коллокации»). Например, пара слов хлеб насущный будет когерентной, поскольку слова связаны по значению и ассоциированы друг с другом, а вот найденная в корпусе английского языка пара a dog (неопределенный артикль + «собака») будет являться соседствующей, ведь высокая совместная встречаемость обусловлена грамматическими причинами.

Задача по исследованию разных типов коллокаций значительно упростилась с появлением корпусов: они дали возможность выделять такие словосочетания на основе статистических данных. Такой поиск можно осуществить и с помощью Национального корпуса русского языка (НКРЯ).

Мы решили воспользоваться им для изучения социальной истории и посмотреть на антисемитизм в Российской империи второй половины XIX века. Для этого мы выделили в НКРЯ подкорпус текстов с 1860 по 1900 годы (4108 текстов, 55 298 793 слова). Затем отобрали обозначения для евреев: нейтральные «еврей» и «иудей», грубое «жид». Затем для каждого из этих слов мы рассмотрели коллокации-прилагательные и коллокации-глаголы. Аналогичные запросы сделали и для слова «русский», чтобы посмотреть, связан ли гипотетический антисемитизм с ростом общего интереса к национальности.

Оказалось, что среди прилагательных-коллокатов особенно часто встречались связанные с религией, национальностью и географией. В то же время слово «русский» употреблялось в контексте межнационального и межкультурного общения.

Многие коллокаты-глаголы для слов «еврей» и «жид» относились к экономической или предпринимательской деятельности («приобретать», «торговать», «содержать», «продать», «заложить»), некоторые с негативным оттенком («надуть», «обмануть»).

Подробнее об этом примере и о том, как и зачем работать с коллокациями с помощью корпусов, узнаете из полной версии статьи.

Время чтения: 12 минут

🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

07.04.202517:09

Новая Llama 4, новый лидер Gemini 2.5 Pro, новые картинки от GPT

Рассказываем, что произошло в мире ИИ за последнее время.

Llama 4

Компания Meta выпустила четвертую версию своей open-source языковой модели LLama. Модель представлена в трех размерах: 2 трлн, 400 млрд и 109 млрд параметров. Все вариации используют архитектуру Mixture of Expert, благодаря которой во время генерации ответа модель задействует только малую долю всех параметров, необходимых для данного запроса. Используемые во время ответа параметры называются активными.

Модели Llama 4 Maverick (400 млрд параметров, 17 млрд активных) и Llama 4 Scout (109 млрд, 17 млрд активных) доступны уже сейчас. Флагманская версия Behemot с 2 трлн параметров (288 млрд активных) находится в процессе обучения. Ее промежуточная версия была использована при создании Maverick и Scout. Все модели поддерживают работу с изображениями.

По основным тестам на понимание языка, программирование и на умение решать логические и математические задачи Scout сопоставима с Gemma 3, Gemini 2.0 Flash-Lite и Mistral Small 3.1. Также Scout поддерживает работу с контентом длиной 10 млн токенов — это особенно полезно при работе с большими кодовыми базами, объемной документацией или видео.

Maverick по метрикам опережает Gemini 2.0 Flash и GPT-4o и сравнима с обновленной DeepSeek-V3 в задачах на логику и программирование. Behemot в задачах, связанных с естественными науками, показывает себя лучше Claude Sonnet 3.7, GPT-4.5 и Gemini 2.0 Pro.

Gemini 2.5 Pro — новый лидер среди LLM

Google представила экспериментальную версию своей новой языковой модели Gemini 2.5 Pro. По большинству ключевых метрик она значительно опережает другие ведущие модели, такие как o3-mini-high, DeepSeek-R1, Grok 3 и Claude Sonnet 3.7.

На платформе LMArena, где пользователи сравнивают различные LLM, Gemini 2.5 Pro занимает первое место (второе — у Llama 4 Maverick). Особенно высоко оцениваются ее возможности в написании программного кода.

Модель доступна через API. Предусмотрены два тарифа: бесплатный — с использованием пользовательских данных для обучения моделей Google и платный — без сохранения и использования данных.

Обновление GPT-4o

С последним обновлением GPT-4o сильно улучшилось качество генерации изображений. Модель стала рисовать реалистичнее, лучше справляется с отрисовкой текста, а также гораздо эффективнее редактирует изображения — например, может добавлять или удалять объекты, а также применять различные стилизации (например, перерисовывать в стиле студии Ghibli).

Эти улучшения стали возможны благодаря нативной поддержке работы с изображениями. Ранее GPT, как и большинство других моделей, использовала отдельную нейросеть для работы с визуальными запросами. Например, для генерации изображения вызывалась специализированная модель DALL-E 3. Теперь же GPT-4o воспринимает текст и изображения как единый тип данных. Иными словами, она может как принимать изображения на вход, так и генерировать их в ответ, не используя другие модели. Подобный подход к работе с изображениями был также продемонстрирован в моделях Gemini 2.0.

Нативная поддержка изображений и аудио была анонсирована вместе с самой моделью GPT-4o — название «о» происходит от слова Omni, что означает «всё в одном» — универсальность и мультиформатность. Однако полноценный доступ к этим возможностям стал возможен только сейчас.

🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

04.04.202515:44

Пляски вокруг сканера и письма счастья: как новые технологии порождают суеверия

Суеверия — базовая структура человеческого мышления, нерефлексируемые практики и знания, укорененные в нашей когнитивной структуре (а не просто пережиток древнего магического мировоззрения). В новом материале разбираемся, как появляются суеверия при использовании новых технологий.

Кратко: о чем статья?

В 1980-х в США провели эксперимент, чтобы узнать, как лаборанты кабинетов радиологии адаптировались к появлению новой технологии: КT-сканерам, с помощью которых делают томографию.

Если с работой КТ-сканера возникали проблемы, у лаборантов были заготовлены отдельные ритуалы: включить и выключить машину, досконально воспроизвести пройденный путь заново (а лучше несколько раз). С каждой неудачной попыткой решить проблему у них нарастала склонность к магическому мышлению: например, лаборанты могли называть устройства темпераментными или некооперативными.

Дело в том, что им не хватало экспертного знания, а в таких случаях люди стремятся строить объяснение на знакомых объяснительных моделях — на основе ритуалов действий, которые опытным путем доказали свою эффективность.

С 1980-х наши модели поведения едва ли изменились, и в онлайн переходят вполне привычные «офлайновые» суеверия. Так, четыре из десяти пользователей считают, что включение «режима инкогнито» при просмотре веб-страниц делает их действия невидимыми для всех, а двое из десяти опасаются прерывать цепочку «писем счастья».

Подробнее о современных и не слишком суевериях узнаете из полной версии статьи.

Время чтения: 10 минут

🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

01.04.202517:49

Коротко и быстро: что такое микрообучение и когда оно (не) может помочь

«Учитесь по 15 минут в день!», «Запоминайте в 2 раза больше!» — маркетологи обещают, что микрообучение изменит ваше образование навсегда. Но что за этим на самом деле стоит? Мы разобрались, как работает этот подход, где он полезен, а где — просто красивая обертка. Спойлер: 5-минутное видео не заменит университетскую лекцию :((((

Что это за подход?

Микрообучение — образовательный подход, при котором новая информация подается небольшими порциями, обычно в формате коротких роликов, презентаций или иллюстрированных текстов. Примеры таких форматов можно встретить все чаще: от познавательных шортсов на YouTube до образовательных VK-клипов. Действительно что-то запомнить из таких видео помогает обязательная составляющая микрообучения — повторяемость.

Как это устроено?

Современные платформы микрообучения зачастую работают по принципу subscription learning — подписки на регулярную подачу небольших учебных фрагментов (так называемых «наггетсов»). Эти мини-уроки включают в себя объяснение нового материала, проверочные тесты, формы для рефлексии и другие интерактивные элементы. Траектория может быть заранее составлена или формироваться динамически, подстраиваясь под успехи и ошибки ученика.

Кто использует микрообучение?

Многие компании включают микрокурсы в обязательную программу после трудоустройства. Например, внутри Google действует программа Whisper Courses с пятиминутными обучающими модулями. Она направлена на развитие soft skills и помогают выстроить гармоничные взаимоотношения внутри коллектива. По данным Google, всего за десять недель менеджеры-участники Whisper Courses улучшили свои показатели на 22–40 процентных пунктов по сравнению с контрольной группой.

А минусы будут?

Микрокурсы не подойдут для изучения сложных тем или для продвинутых студентов. Выучить первые 50 слов на немецком языке? Да! Разобраться во влиянии экзистенциализма на поэзию Рильке? Вряд ли.
Микрокурсы также не будут одинаково эффективны для разных возрастов и поколений. Исследования показывают, что работники до 40 лет лучше адаптируются к микрообучению, тогда как старшие сотрудники предпочитают лекции и книги.

О других особенностях микрообучения и о том, почему данным об их эффективности, возможно, не стоит доверять на 100%, узнаете из полной версии статьи.

Время чтения: 10 минут

🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

25.03.202514:52

Студенческое средневековье: изучаем базу данных средневековых университетов

Что мы знаем о средневековых студентах? Очень многое! Происхождение, статус и другие характеристики европейских студентов тщательно документировались, так что сегодня ученые могут создавать базы данных выпускников и преподавателей прошлого. Об одной из них — Repertorium Academicum Germanicum — рассказываем в нашем новом материале.

Кратко: о чем статья?

Коллективные биографии и данные об исторических личностях позволяют составить «обобщённый социальный портрет» разных сообществ. А изучают их с помощью методов просопографии (мы уже рассказывали о них на примере Японии и Древнего Рима). Проект Repertorium Academicum Germanicum (RAG) использует эти методы для исследования средневековых университетов Европы.

Сегодня в базе можно найти данные около 62 тысяч ученых и выпускников университетов, находившихся на территории Священной Римской империи за 1250–1550 гг. (а также сведения об отдельных деятелях XVII столетия). Каждая запись содержит сведения о датах рождения и смерти, географическом и социальном происхождении, времени обучения и получении ученой степени, деятельности после окончания университета, специальности и перемещениях между университетами.

Интерфейс сайта позволяет составлять графики и карты, чтобы изучить географию происхождения студентов или типичные маршруты их перемещений между университетами. Например, можно выяснить, что немецкие дворяне-протестанты часто приезжали учиться в Марбург, а особенно сильной тенденция стала в середине XVI в., когда у них не было возможности занимать высокие должности из-за своего вероисповедания.

Другие опции для исследований — изучение маршрутов отдельных личностей или сетей их коммуникаций. Только за последние пять лет на материалах RAG было опубликовано более 20 исследовательских работ (включая статьи, главы в коллективных монографиях и т.д.).

Узнать подробнее о возможностях, которые предлагает эта база данных, сможете благодаря полной версии статьи.

Время чтения: 8 минут

🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

24.03.202516:29

OpenAI против китайского ИИ, новая open-source модель от Google и Mistral Small

Рассказываем, что произошло в мире ИИ за последнее время.

OpenAI против китайского ИИ

В рамках инициативы администрации Трампа AI Action Plan компания OpenAI предложила изменить правила экспорта вычислительных чипов американского производства. AI Action Plan — это инициатива, в которой могут участвовать компании, научные организации и политики, предлагая свои идеи по стратегическому развитию ИИ в США. По итогам обсуждений будет сформирована государственная политика, направленная на «укрепление позиций Америки» в глобальной конкуренции в сфере ИИ.

Вместо полного запрета экспорта чипов в некоторые страны предлагается разрешить поставки при условии, что дата-центры не будут использоваться для работы китайских моделей ИИ. Такое ограничение обусловлено опасениями OpenAI, что китайские разработки вынуждены подчиняться требованиям правительства КНР, что может привести к утечке пользовательских данных при использовании китайских моделей.

Сейчас Китай — главный конкурент США в ИИ-гонке. Китайские компании и лаборатории вносят существенный вклад в развитие ИИ за счет публикации передовых моделей и подробной технической документации в открытый доступ. Многие корпорации используют китайские модели как основу: в частности, последние языковые модели Яндекса и Т-Банка являются дообученными версиями Qwen2.5, разработанной Alibaba Group.

Gemma 3 — обновленная open-source LLM от Google

Компания Google обновила свою open-source языковую модель Gemma.

Третья версия модели доступна в четырех размерах: 1, 4, 12, 27 млрд параметров. Все модели, кроме самой маленькой, поддерживают обработку текста и изображений, версия с 1 млрд параметров умеет работать только с текстом.

По оценкам пользователей LMArena, где каждый желающий может сравнить ответы разных LLM, Gemma 3 c 27 млрд параметров опережает существенно более крупные модели DeepSeek-V3 (671 млрд), Llama 3 405B (405 млрд) и o3-mini.

Модель «из коробки» поддерживает 35 языков, при этом обучающие данные содержали данные на 140 языках. Gemma 3 доступна для коммерческого использования с некоторыми ограничениями.

Mistral Small 3.1

Французская компания Mistral выпустила обновление своей миниатюрной языковой модели Mistral Small. Размер обновленной LLM составил 24 млрд параметров.

По заявлениям компании, в основных тестах на понимание естественного языка, умение логически рассуждать и писать код новая Mistral Small опережает Gemma 3 с 27 млрд параметров (кроме тестов на математику) и GPT-4o mini.

Из других особенностей выделяется поддержка работы с изображениями, мультиязычность (24 языка), скорость работы, а также возможность использовать модель для дальнейшего обучения режиму «рассуждений».

Модель может быть использована в коммерческих целях без ограничений.

🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

23.03.202512:53

На словах или на деле? Подборка про Льва Толстого в цифровой гуманитаристике!

Лев Толстой — один из самых значимых русских писателей, чье влияние выходит далеко за пределы литературы. Именно его мы упоминали в канале «Системного Блока» чаще всех остальных русских классиков в прошлом году (и едва ли что-то поменяется в этом). В новой подборке собрали для вас наши главные материалы о Толстом.

📚 Цифровые ресурсы 📚

На нашем сайте регулярно выходят статьи, в которых мы рассказываем об онлайн-архивах произведений Толстого. Например, из обзора интернет-ресурсов о писателе можно узнать о семантическом издании «Толстой Digital» и о проекте «Слово Толстого», который открывает читателю доступ к 90-томному собранию сочинений. Подробнее об этом проекте Анастасия Бонч-Осмоловская рассказала в своем интервью.

💻 Цифровые исследования 💻

Цифровые методы позволяют изучить неочевидные аспекты творчества Толстого: например, благодаря корпусной лингвистике мы можем узнать что говорит о персонажах «Войны и мира» их речь.

Векторно-семантические модели помогут изучить стиль писателя и увидеть, что слова «обожать» и «боготворить» в его текстах свидетельствуют о чувствах ложных и зыбких, а «любят» у классика по-настоящему. А изучение других глаголов подскажет, какие действия чаще характеризуют женщин и мужчин в текстах русских писателей (спойлер: в случае Толстого женщины чаще всего улыбаются и плачут, а мужчины — понимают и кричат).

😎 Бонус! Тесты 😎

Для тех, кто хочет проверить знания о Толстом (а иногда и о себе!), мы создали несколько тестов. Например такие:

• Вы Лев Толстой на словах или на деле? Викторина по редким словам из корпуса текстов писателя — узнайте, насколько хорошо вы понимаете редкие слова из его произведений.

• С какими героями «Войны и мира» вы говорите на одном языке? — определите, чей стиль речи вам ближе всего.

Ещё больше наших материалов о Толстом — на его персональной странице на сайте.

😎 «Системный Блокъ» @sysblok

21.03.202516:29

Digital Humanities Awards 2024: две номинации «Системного Блока»

Привет, это команда «Системного Блока»! Сегодня делимся хорошими новостями, рассказываем про важную премию и обращаемся с небольшой просьбой, но обо всём по порядку!

🎉 Новости

«Системный Блокъ» номинирован на ежегодную премию DH Awards сразу в двух категориях: Best DH Resource (Лучший DH-ресурс) — за наш портал с подборкой материалов по Digital Humanities, и Best DH Data Visualization (Лучшая визуализация) — за проект «Классное чтение» о школьном литературном каноне.

🏆 Премия

DH Awards вручается ежегодно с 2012 года, это профессиональная общественная премия в области Digital Humanities. В этот раз в ней семь номинаций: от большой и, пожалуй, главной, Best DH Resource до Best Use of DH for Fun. Основная цель этой премии — популяризировать цифровые методы в гуманитарных науках и показать, насколько разными могут быть проекты в этой сфере, поскольку награды не зависят ни от языка, ни от географии, ни от темы проекта.

👉👈 Просьба

Победители премии определяются голосованием, так что у нас есть простая и очевидная просьба — если вам нравятся наши спецпроекты, пожалуйста, проголосуйте за них до 4 апреля.

А мы напомним, что на странице точки входа в DH собрали статьи, блоги, глоссарий и рекомендации экспертов в этой области. Ну а в серии материалов «Классное чтение» рассказали о том, как менялся состав зарубежной, региональной и русской литературы в школах от Октябрьской революции до наших дней.

👣 Четыре простых шага 👣

1. Открыть голосование
2. Найти и выбрать Classroom reading (Systemniy Block media) в категории BEST DH DATA VISUALIZATION
3. Найти и выбрать Digital Humanities, или Цифровые методы в гуманитарных науках: точка входа в категории BEST DH RESOURCE
4. Отправить форму!

Спасибо, что читаете и поддерживаете ❤️

🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

18.03.202515:23

Подборка про историю интернета

В новой подборке рассказываем, как писатели в начале XX века предсказали интернет, как в Советском Союзе пытались создать суверенную электронную сеть и почему советские и русские программисты стали цениться во всем мире.

Как писатели XIX века предсказали мессенджеры, интернет на Марсе и нейросети

1908 год. Упал Тунгусский метеорит, родился лауреат Нобелевской премии Лев Ландау, Сергей Дягилев представил Русские сезоны в Париже. А еще в этом году вышла книга Александра Богданова «Красная звезда». Фантаст описал распределенную информационную систему для сбора статистики на Марсе, которая сильно напоминает интернет.

Интернет на службе коммунизма: как СССР создавал свою электронную сеть

В 60-е гг. XX века в СССР кибернетика из лженауки стала популярной идеей. Читайте в нашем материале про утопичный проект Общегосударственной автоматизированной системы учета и обработки информации (ОГАС) для создания идеального коммунистического будущего.

Утечка в IT: как эмигранты создали бренд русского программиста

В 2007 году президент Intel Russia Стив Чейз заявил: «Если проблема нерешаема, мы передаем ее русским». Это высказывание подчеркнуло высокую репутацию российских программистов на мировом IT-рынке. Рассказываем, как советские и русские программисты стали мировым брендом.

Прокачиваем гуманитария до программиста: инструкция

И бонус! Читайте наш гайд, как из филолога, культуролога, философа — одним словом, гуманитария — стать программистом. Рассказываем, как направить себя, к чему быть готовым и какие ресурсы использовать, если вы увлеклись идеей программирования, но не знаете, с чего начать, и не уверены, сможете ли вы.

🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

16.03.202512:47

Искусственный интеллект в помощь благотворительности

Технологии способны облегчить изматывающий труд благотворительных организаций: найти доноров, помочь с заявкой на грант или спрогнозировать социальные изменения. «Системный Блокъ» рассказывает, в чем цифровые интсрументы полезны в мире добрых дел и почему это сопряжено с рисками.

🤖 Как часто НКО используют ИИ?

Поворот НКО в сторону современных технологий идет не быстро, однако некоторые организации уже активно ими пользуются. Например, в 2024 году для подачи заявки на грант в Фонд Потанина ИИ использовала почти половина опрошенных НКО: искусственный интеллект помог сформулировать цели и задачи проекта, посчитать и описать качественные и количественные показатели, создать шаблон писем для партнеров.

Тем не менее, так было не всегда. Например, как в России, так и за рубежом НКО медленно осваивают технологии, редко используют современные инструменты, такие как чат-боты и искусственный интеллект.

💸 С чем ещё может помочь ИИ?

Платформа Grantable может сгенерировать текст для грантовой заявки, а для большей точности и этичности формулировок можно использовать инструмент AI Grant Writer.

Незаменимым инструментом ИИ может стать и для повышения эффективности фандрайзинга: он может выявить потенциальных крупных доноров на основе анализа данных из внешних и внутренних источников, а ещё — помочь донорам выбрать программу или организацию для пожертвования с учетом прошлых отчислений.

⚠️ Что важно учитывать?

Применение искусственного интеллекта сопряжено с определенными рисками. Например, сгенерированные изображения или видео могут вызвать недоверие к работе НКО у потенциального донора. Кроме того, для обучения качественных и полезных алгоритмов нужно большое количество хороших данных, которых в сфере НКО часто недостаточно.

Более подробно о том, с какими проблемами могут столкнуться НКО, как чат-боты способны облегчить сбор пожертвований и работу сотрудников, и почему использование ИИ в сфере благотворительности не всегда оптимально, читайте в полной версии статьи.

Время чтения: 11 минут

🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

15.03.202517:40

Технологии в Большом египетском музее: 3D-модели, VR и цифровой двойник

Большой египетский музей (The Grand Egyptian Museum, или GEM) — один из самых многообещающих долгостроев в сфере культурного наследия. Его история началась еще в 2002 году, а первым экспонатом стала 11-метровая гранитная статуя Рамзеса II, размещённая в главном холле музея с помощью виртуальной 3D-копии. Рассказываем, как цифровые инновации вписались в проектирование и строительство музея.

Кратко: что за музей?

GEM — самый большой археологический музей и самый большой музей, посвященный одной цивилизации. Официально он откроется 3 июля 2025-го, но 12 залов постоянной экспозиции уже доступны посетителям.

Цифровые технологии сопровождали музей на протяжении всего строительства, но главным новаторством в архитектурном проекте стало применение технологии digital twin. Это создание полной динамически обновляемой виртуальной модели всего музейного комплекса и его окрестностей. Благодаря ней все люди, занятые в строительстве, оставались в курсе ежедневных изменений, неизбежных для работ подобного (огромного!) размаха. Вместе с реальной постройкой рос и ее двойник.

Другие технологии призваны разнообразить опыт посетителей музея. Например, с официальным открытием в GEM должны стать доступны VR-реконструкция гробницы, 3D-модель Сфинкса и виртуальная лодочная прогулка вдоль Нила времени фараонов.

Подробнее о том, как цифровые технологии помогли сделать проекта музея менее дорогим, но более экологичным и интересным посетителю, узнаете из полной версии статьи.

Время чтения: 11,5 минут

🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

14.03.202511:02

Как 3D-моделирование спасает памятники древнерусской письменности: «Corpus Inscriptionum Rossicarum»

Могут ли новые технологии помочь прочесть нечитаемую древнюю надпись на камне? Как трехмерные модели старинных надгробий, крестов, камней и эпиграфических табличек позволяют не только сохранить эти памятники в цифровой форме, но и добыть новое знание о прошлом? Знакомимся с проектом «Свод русских надписей», проблемами работы эпиграфистов и методами их решения.

Благодарим за помощь в написании материала сотрудника проекта «Свод русских надписей» Анну Зиганшину

Кратко: о чем статья?

Изучением надписей на твердых материалах в России занимаются очень давно: истоки эпиграфики (науки о таких текстах) прослеживаются ещё в в XVI-XVII веках, когда появились первые подробные описания святынь, надгробий и памятников архитектуры. А в XIX веке появились первые эпиграфические своды, куда также вошли письменные источники об изучаемых надписях. Например, черновики текстов памятников и учетные монастырские записи.

Сегодня назревает необходимость в унифицированной публикации и републикации как известных, так и ранее неизвестных памятников, а также тех, которые сохранились в ранних сведениях, но ныне утрачены. Эту задачу призван решить проект «Свод русских надписей».

Участники проекта используют для составления свода современные цифровые технологии: трехмерное моделирование — на этапе документирования объектов — и ГИС и базы данных — на этапе систематизирования учетных данных о надписях. Эти методы значительно расширяют возможности исследователя при подготовке публикации. Но работа «Свода» не кончается на моделировании — необходимо также создать высококачественные рендеры и применить к моделям алгоритмы визуализации текста. Это позволяет прочитать даже те надписи, которые не слишком хорошо сохранились или дошли до современных ученых в поврежденном виде.

Сегодня в базе «Свода» можно найти 2075 документированных плит и фрагментов от 1905 памятников, 1597 моделей памятников, 1424 подготовленные к исследованию надписи и 864 описания надписей.

Подробнее о процессах работы «Свода» и технологических горизонтах проекта можно узнать из полной версии статьи. Там же найдёте примеры древних памятников, которые изучают с помощью условных цветовых схем, рассчитанных математическими алгоритмами, и других цифровых методов.

Время чтения: 16 минут

🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

10.03.202518:00

Огромная GPT, новая модель от Anthropic и OCR от Mistral

Рассказываем, что произошло в мире ИИ за последнее время.

Новая GPT — большая, человечная и дорогая

Компания OpenAI представила новую версию своей языковой модели — GPT-4.5, обновление ранее выпущенной GPT-4o. В отличие от моделей линейки «o», ориентированных на решение сложных задач в области точных наук, в GPT-4.5 сделали упор на естественность ответов и на эмоциональный интеллект — это подтверждается первыми реакциями пользователей. Также модель меньше подвержена галлюцинациям.

По словам компании, версия 4.5 — их самая большая модель на данный момент. Правда, ее размер сказался на скорости генерации ответа — она существенно медленнее GPT-4o. Кроме того, использование GPT-4.5 обходится в десятки раз дороже аналогичных моделей: стоимость обработки миллиона входных токенов составляет $75, а миллиона выходных — $150, что в 30 и 15 раз превышает стоимость GPT-4o соответственно.

Обновление Claude Sonnet

Компания Anthropic, один из главных конкурентов OpenAI, выпустила обновление своей языковой модели — Claude Sonnet 3.7.

Главным нововведением стала поддержка режима рассуждений, при котором модель генерирует длинные цепочки логических выводов, существенно повышающие качество финального ответа. В отличие от конкурентов, Anthropic не стала разрабатывать две отдельные модели — одну для быстрых ответов, другую для ответов с предварительными рассуждениями, а объединила оба режима в одной модели.

В обоих режимах Claude Sonnet 3.7 либо превосходит конкурирующие модели, либо демонстрирует сопоставимые результаты. Особенно заметное преимущество наблюдается в задачах, связанных с программированием.

Цены у Sonnet 3.7 такие же, как и прошлой версии: $3 за миллион входных токенов и $15 за миллион выходных.

Anthropic была основана выходцами из OpenAI. В качестве приоритета компания считает разработку безопасного и интерпретируемого ИИ. По заявлениям гендиректора Anthropic, появление общего искусственного интеллекта можно ожидать уже к 2027 году.

Сервис для OCR от Mistral

Французская компания Mistral представила сервис для распознавания текста на фотографиях и сканах (OCR). Модель способна распознавать не только текстовую информацию, но и таблицы, изображения, графики и формулы.

По качеству распознавания сервис Mistral превосходит аналогичные решения от Google, Microsoft и OpenAI. Особое внимание разработчики уделили мультиязычности: модель нативно поддерживает письменности на основе латиницы, кириллицы и многие азиатские системы письма.

Сервис также позволяет использовать цифровой документ в качестве промта — пользователи могут задавать модели вопросы по содержанию или извлекать из документа необходимую информацию в структурированном виде (например, в формате JSON).

Доступ к сервису предоставляется через API по цене $1 за 1000 страниц. Для клиентов, которым важна конфиденциальность данных, есть возможность развернуть модель на собственных серверах.

🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

सभी पोस्ट

कुछ नहीं मिला 😢

विवरण

रिकॉर्ड

01.04.202514:26

10.8Kसदस्य

15.09.202423:59

100उद्धरण सूचकांक

26.03.202520:16

1.8Kप्रति पोस्ट औसत दृश्य

26.03.202520:16

1.8Kप्रति विज्ञापन पोस्ट औसत दृश्य

25.02.202511:04

7.23%ER

26.03.202520:15

16.85%ERR

विकास

विवरण

सदस्य

उद्धरण सूचकांक

एक पोस्ट का औसत दृश्य

एक विज्ञापन पोस्ट का औसत दृश्य

ERR

विवरण