Системный Блокъ

OpenAI заявила о решении задачи тысячелетия — и оказалась в центре скандала 8 сентября OpenAI объявила, что её внутренняя модель решила одну из семи «задач тысячелетия» — об уравнениях Навье — Стокса. За её решение математический Институт Клэя обещает миллион долларов. Институт пока считает задачу нерешённой: доказательство не прошло стандартного научного рецензирования. Что случилось за день до анонса 7 сентября профессор Нью-Йоркского университета Тристан Бакмастер опубликовал заявление: он опасается, что OpenAI могла использовать его подход. Почти год он вместе с математиком (и сотрудником Anthropic) Левентом Альпёге в частном порядке работал над той же задачей. По словам Бакмастера, OpenAI начала работу над задачей именно в те дни, когда информация о его исследовании дошла до компании. В чём суть претензий Во время переговоров с OpenAI Бакмастер узнал, что модель пошла тем же путём, что и он сам. По его словам, прийти к нему за несколько дней, просто дав модели условие задачи, практически невозможно. На вопрос к представителям компании, когда именно был отправлен первый запрос, ему долго не отвечали, а потом подтвердили: уже после того, как информация о его работе попала в компанию. Что предложила OpenAI — и чем закончилось Компания предложила учёному два варианта совместной публикации, оба — с указанием, что задачу решила модель OpenAI. При этом, по словам Бакмастера, представитель компании дважды настаивал, чтобы его коллега Альпёге не значился среди авторов. Бакмастер отказался и пригрозил оглаской — в ответ услышал вопрос, зачем ему «рушить карьеру». В итоге исследователи опубликовали свои результаты самостоятельно. Позиция OpenAI Компания утверждает, что работа над задачей началась 1 сентября — до того, как стало известно об исследовании Бакмастера. Ни агенты, ни исследователи компании не видели его работу до публикации, а доказательства существенно различаются. При этом OpenAI признаёт, что не может полностью исключить попадание обезличенных данных из пользовательских сессий в обучение модели. Почему это важно Это первый громкий случай, когда решение задачи тысячелетия анонсируют как результат работы ИИ. История Бакмастера ставит вопрос, который раньше казался абстрактным: коммерческие ИИ-инструменты могут стать каналом утечки идей — и граница между личным исследованием и чужой инфраструктурой размыта. Подробности и хронология конфликта— в полной версии материала. Время чтения: 8 минут 🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

Муки творчества на аутсорсе у LLM: что остается человеку? Вы потратили несколько часов на промпты, отбор, редактуру и получили результат, которым гордитесь. Но стоит кому-то спросить «это ты сам сделал?» — и уверенность куда-то исчезает. В новой статье разбираемся, почему так сложно признать совместное с ИИ творчество своим. Контроль ускользает — авторство размывается Ощущение «это мое» обычно складывается благодаря тому, что мы контролируем над процесс и понимаем, как пришли к результату. С ИИ этот механизм ломается: один и тот же промпт приводит к разному итогу, и между замыслом и финальным текстом появляются решения, которые вы не принимали. Хорошая работа кажется заслугой машины, а не вашей. Это — синдром самозванца, вызванный искусственным интеллектом. Именно из-за него человек не может разграничить, где заканчивается его вклад и начинается вклад языковой модели. Это подтверждают и эксперименты: чем меньше авторских решений остается за человеком, тем труднее считать результат своим. Оценка со стороны усиливает сомнения Даже если вы сами уверены в своем вкладе, внешняя оценка может его обесценить. В одном из исследований ученые предлагали респондентам оценить стоимость художественных работ. Оказалось, что ярлык «AI-made» снижает оценку почти вдвое — даже когда зрители сами признают, что не отличают ее от человеческой. За этим стоит психологическая закономерность: мы выше ценим то, во что вложено больше труда.  Что помогает Неуверенность в авторстве — не личная слабость, а предсказуемая реакция на новую ситуацию. Ее можно ослабить, если сделать собственный вклад более видимым — для себя и для других. Начинайте с собственной идеи или черновика, а не с запроса к модели. Оставляйте за собой ключевые решения — замысел, аргументацию, финальный выбор. Не торопитесь исправлять нейросетью все, что выбивается из «идеальной» формы: в шероховатостях часто и проявляется авторский голос. Перед финалом спросите себя: согласен ли я с тем, что говорит эта работа, и готов ли поставить под ней свое имя? Если ответ «да» — значит, это ваша работа. В полной версии материала рассказываем, что думают про совместное авторство с ИИ философы и юристы, а также выясняем, как нам может помочь цифровой гуманизм. Время чтения: 12 минут 🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

OpenAI выпустила GPT‑6 Astra и заявила об AGI OpenAI говорит об «эре AGI», но самое заметное улучшение — работа с компьютером: от заполнения форм до создания 3D-моделей. OpenAI объявила о выпуске GPT‑6 Astra — преемницы GPT‑5.6 Sol. Президент компании Грег Брокман назвал релиз «генерационным скачком» и заявил, что мир вступил в «эру AGI», общего искусственного интеллекта, способного решать мыслительные задачи наравне с человеком. Модель уже доступна пользователям большинства платных тарифов ChatGPT. Главное практическое изменение — Astra лучше справляется со сложными задачами, где нужно самостоятельно работать с компьютером. Например, в одной из демонстраций модель самостоятельно построила дом в Blender, а затем перенесла его в игровой движок Unreal Engine — так, что по готовому помещению можно «пройтись» и осмотреть его со всех сторон. По данным OpenAI, на бенчмарке OSWorld 2.0 модель тратит примерно на 47% меньше времени на задачу, чем GPT‑5.6 Sol, при этом показывая более высокий результат. Astra успешно справляется с тестом ARC-AGI-3, оценивающем гибкость мышления ИИ и способность справляться с интерактивными играми без заранее заданных правил. Организация ARC Prize, которая разрабатывает тест, независимо протестировала Astra и опубликовала два результата: 62,7% — в стандартном режиме тестирования, одинаковом для всех моделей, и 99,9% — с адаптером, который позволяет модели дольше сохранять контекст между запросами и который специфичен для OpenAI. Именно поэтому данные из презентации компании нельзя воспринимать как универсальную оценку возможностей модели: они получены в нестандартных условиях тестирования. Отдельное внимание OpenAI уделила безопасности. В июле 2026 года ИИ-агенты OpenAI в рамках внутренних тестов кибербезопасности самовольно скоординировались между собой и получили несанкционированный доступ к части инфраструктуры Hugging Face. После этого инцидента компания усилила проверки и ограничения: по собственным данным OpenAI, Astra впервые в истории компании достигла «критического» порога возможностей в кибербезопасности согласно её Preparedness Framework, поэтому для модели введены дополнительные меры контроля, включая мониторинг цепочки рассуждений и поэтапный доступ к самым мощным функциям. Почему это важно? Сдвиг в сторону того, что ИИ выполняет не только текстовые, но и практические задачи на компьютере, произошёл не с выходом Astra — агентный режим уже давно продвигают и OpenAI, и другие компании. Но с Astra автоматизация таких задач становится доступнее и быстрее, а спектр работ, которые можно поручить модели без участия человека, расширяется: от заполнения форм и CRM до 3D-моделирования и научных расчётов. При этом громкое заявление об «эре AGI» не следует автоматически из технических результатов. У термина AGI нет общепринятого строгого определения, а слова о наступлении «эры AGI» — это позиция самой OpenAI, а не установленный научный факт или консенсус исследовательского сообщества. 🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

Как превратить гуманитарную курсовую в GitHub-проект Курсовая сдана, оценка получена, файл kursovaya_final_FINAL2.docx лежит в папке «Учеба». Между тем ее можно превратить в GitHub-проект, который долго будет работать на вас. Даем пошаговую инструкцию, как это сделать.  С чего начать Хороший проект начинается не с кода, а с вопроса, на который можно ответить количественно: различается ли частотность слов в текстах разных эпох, меняется ли тональность рецензий в зависимости от жанра. Под вопрос подбирается метрика — и можно двигаться дальше. Что понадобится Для проекта нужны четыре инструмента, которые работают вместе. Git запоминает историю изменений, GitHub хранит файлы в интернете. Jupyter Notebook — среда, где код, графики и текст живут в одном документе. Python-библиотеки (pandas, matplotlib, razdel) выполняют конкретные задачи. Файл requirements.txt фиксирует версии библиотек, чтобы любой мог воспроизвести окружение одной командой. Как оформить Сначала нужно подготовить рабочие материалы. Чтобы проще обрабатывать, тексты стоит хранить в .txt, таблицы в .csv — не в .docx или .xlsx. Сырые и обработанные данные лучше разложить по разным папкам — так вы ничего не перепутаете.  Сделайте файл README. Это «Введение» из курсовой, переписанное для читателя, который не знает вашу дисциплину: что за проект, откуда данные, как запустить. Основной анализ оформляется в Jupiter Notebook: график появляется прямо под ячейкой с кодом, рядом — интерпретация. Что в итоге Базовые команды Git и работа с Jupyter Notebook осваиваются за пару вечеров. Готовый репозиторий можно отправить рекрутеру или научному руководителю — и они за несколько минут увидят вопрос, данные, метод и результат. Аккуратно оформленный проект останется в вашем портфолио. В полной версии материала рассказываем, как мы все это проделали на собственном примере и сравнили длину предложений у Чехова, Толстого, Брюсова и Горького. А также делимся чек-листом и набором полезных ссылок.  Время чтения: 20 минут 🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

Тест: какая профессия в NLP вам подходит? В сфере обработки естественного языка (NLP) нужны не только инженеры. Здесь найдется место и гуманитариям. Тем, кто сможет размечать данные, учить модель отличать хорошее от плохого, переводить сложные тексты так, чтобы не потерялся смысл, и спасать от забвения языки, на которых говорят несколько сотен человек. Если вы хотите попробовать себя в этом направлении, но не знаете, с чего начать, этот тест для вас. 🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

Карьера в NLP: карта выживания для гуманитариев — новый проект «Системного Блока» Почему большие языковые модели иногда уверенно выдают за правду то, чего на самом деле нет? Чем работа с текстами в AI отличается от привычного анализа языка? И можно ли прийти в NLP из филологии, перевода или лингвистики? Мы запускаем новый проект о NLP — обработке естественного языка. Это область на стыке лингвистики, программирования и машинного обучения, благодаря которой работают машинный перевод, поиск, голосовые помощники, чат-боты и большие языковые модели. На одной странице собраны материалы для тех, кто только начинает разбираться в языковых технологиях: студентов и выпускников филологических факультетов, людей с гуманитарным или междисциплинарным бэкграундом.  Вы узнаете, какие роли существуют в NLP: от разметки и подготовки данных до оценки качества моделей, AI-тренинга, исследований и разработки. Мы расскажем, почему понимание смысла, контекста, стиля и языковых ошибок остается важным в эпоху LLM, а также как гуманитарию превратить курсовую или диплом в исследовательский проект на GitHub. Отдельные материалы посвящены тому, что обычно кажется сложным: математике, машинному обучению и тому, как модель проходит путь от обучения до работы в продукте. Вы сможете разобраться, какой технический минимум нужен на старте, а также узнать об образовательных программах по компьютерной лингвистике, машинному обучению и искусственному интеллекту. Подробнее — на странице проекта. 🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

«Один человек сможет построить компанию в миллиард долларов»: интервью с технооптимистом Иваном Ямщиковым Сегодня 1 сентября — день начала учебного года в школах и университетах. В этот день перечитываем интервью с профессором, международным ИИ-экспертом и предпринимателем Иваном Ямщиковым о том, как должно трансформироваться образование в эпоху больших языковых моделей. 

«Чтобы добиться тех улучшений, которые нам нужны (и с точки зрения самоактуализации, и с точки зрения роста ВВП), искусственный интеллект неизбежно придется внедрять в систему образования. Если сделать это правильно, ситуация улучшится. Если сделать неправильно — станет хуже».

Время чтения: 15 минут 🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

Как новый африканский алфавит пробился в Unicode: цифровая жизнь адлама В 1989 году два брата из Гвинеи, 14-летний Ибрагим и 10-летний Абдулае Барри, придумали письменность для родного языка фульфульде, на котором говорят около 40 млн человек. В новой статье рассказываем, как за несколько десятилетий их алфавит — адлам — прошел путь от рисунков в школьных тетрадях до собственного блока в Unicode. Зачем был нужен новый алфавит Фульфульде веками записывали арабским письмом, но оно неточно передавало звуки. Единого стандарта не было, поэтому братья Барри придумали систему из 28 букв, которые пишутся справа налево. Они назвали ее ADLaM — это аббревиатура фразы «Alkule Dandayɗe Leñol Mulugol» («алфавит, оберегающий народы от исчезновения»). Самиздат на адламе На бумаге адлам прижился быстро. Братья создали сообщество единомышленников, стали переписывать книги и выпускать рукописную газету. Однако распространение нового письма вызывало и подозрения — его нельзя было прочесть без специального знания, поэтому власть воспринимала встречи сообщества настороженно. В 2002 году Ибрагима арестовали, и около трех месяцев он провел под стражей без обвинения. В 2007 году братья переехали в США. К тому времени рукописное письмо достигло своих пределов, и чтобы охватить больше людей, его нужно было сделать пригодным для компьютеров. Почему шрифта мало и нужен код В США братья заказали разработку шрифта и раскладки клавиатуры для адлама — первый шаг к цифровой жизни письма. Однако одного шрифта оказалось недостаточно: он работал на их компьютерах, но на других устройствах превращался в арабские буквы. Причина была в том, что у букв адлама не было собственных кодовых позиций — чисел, за которыми компьютер закрепляет символы. Только с ними можно вводить букву, искать ее, копировать и пересылать между устройствами. Следующей задачей стало включение адлама в Unicode. Как алфавит попал в стандарт Ибрагим познакомился с Майклом Эверсоном, редактором Unicode. В 2013 году Эверсон помог братьям подать заявку на добавление адлама в стандарт. В июне 2016 символы письменности вошли в Unicode 9.0 и получили блок U+1E900–U+1E95F. Адлам хорошо вписался в цифровую среду: он использует стандартные для компьютеров механизмы — письмо справа налево, соединения букв и комбинируемые знаки. Шрифт, выросший из орнамента После включения в Unicode адламу понадобились шрифты, которые поддерживали бы его кодовые позиции. Благодаря братьям Барри, адлам вошел в семейство Noto — теперь он отображается на большинстве устройств без дополнительных шрифтов. В 2023 году Microsoft заказала отдельный display-шрифт ADLaM Display — для заголовков, логотипов и других элементов, где текст должен привлекать внимание. За основу взяли элементы традиционных орнаментов народа фульбе. Что Unicode дал адламу — и чего ему пока не хватает Unicode открыл адламу дорогу в цифровую коммуникацию, но инфраструктура письменности остается неполной: еще предстоит создать словари, сервисы проверки орфографии и другие инструменты. Не все технические проблемы решены. Даже при поддержке Microsoft, Apple и Google письмо справа налево не всегда отображается корректно.  Но путь, который прошел адлам — от тетрадных листов до смартфонов сотен тысяч людей, — показывает, что у языкового сообщества есть инструменты, чтобы добиться цифрового присутствия для своего алфавита. Узнать подробнее о пути адлама и рассмотреть письменность можно в полной версии нашего материала. Время чтения: 8 минут 🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

🎬 В отечественных фильмах женщины все еще рискуют оказаться «для галочки». К Дню российского кино перевыпускаем наше дата-исследование о принципе Смурфетты: почти 40% русскоязычных фильмов имеют перекос в сторону мужских персонажей. Самые интересные выводы мы собрали в карточках, а полную версию читайте на сайте. Время чтения: 15 минут 🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

«Сад расходящихся рейтингов»: почему ни один книжный топ в России не совпадает с другим? Абсолютный лидер библиотечных запросов в России — автор, которого нет ни в одном топе маркетплейсов. В онлайн-архивах чаще всего скачивают классику, а читателей самиздата почти не интересуют романтические произведения. Мы сравнили 1645 позиций из топов магазинов, библиотек, самиздата и онлайн-архивов за 2025 год и нашли четыре разные книжные вселенные. Самые интересные выводы исследования мы собрали в карточках, а полную версию читайте на сайте. Время чтения: 10 минут 🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

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

«Сад расходящихся рейтингов»: почему ни один книжный топ в России не совпадает с другим? Абсолютный лидер библиотечных запросов в России — автор, которого нет ни в одном топе маркетплейсов. В онлайн-архивах чаще всего скачивают классику, а читателей любительской литературы почти не интересуют романтические произведения. Мы сравнили 1645 позиций из топов магазинов, библиотек, самиздата и онлайн-архивов за 2025 год и нашли четыре разные книжные вселенные. Самые интересные выводы исследования мы собрали в карточках, а полную версию читайте на сайте. Время чтения: 10 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

Три шага до «Hello, world!»: как научиться программировать самому Программирование постепенно превращается из узкоспециального навыка в универсальный: оно требуется аналитикам, маркетологам, преподавателям — для обработки текстов, сбора данных или создания простых приложений. Несмотня на бум ИИ-кодинга, понимание основ программирования не обесценивается, а становится ещё актуальнее. Научиться можно самостоятельно, если двигаться поэтапно: сначала разобраться в логике, и только потом — в синтаксисе. Публикуем гайд, который поможет вам начать осваивать создание кода. Шаг 1. Собрать программу из блоков Визуальное программирование позволяет начать с алгоритмов, не изучая синтаксис языка. Пользователь соединяет готовые блоки, как детали конструктора, и сосредотачивается на логике программы. Освоить это можно на двух платформах: ✔️ Scratch — здесь можно делать игры, интерактивные истории и комиксы, изучая циклы, условия и переменные. Блоки перетаскиваются на рабочее поле и складываются в простые игры, интерактивные истории или комиксы; ✔️ MIT App Inventor — в этой среде можно создавать полноценные мобильные приложения для Android и iOS: работать с кнопками, формами ввода, базами данных и сетевыми сервисами. Проект помогает освоить принципы разработки и даже создавать приложения для анализа больших массивов данных Шаг 2. Перейти к настоящему коду Когда логика уже понятна, можно переходить к написанию настоящего кода, то есть к тексту команд, а не к блокам. Один из инструментов для мягкого перехода к текстовому программированию — Ri IDE, среда разработки для учебного русскоязычного языка Ri. Благодаря синтаксису на русском языке можно сосредоточиться на логике, а не на запоминании английских команд. В Ri IDE создают анимации, игры и графические проекты, одновременно изучая базовые конструкции программирования — переменные, функции, условия и циклы. Шаг 3. Закрепить через игру Когда азы освоены, главной задачей обучения становится регулярная практика. Здесь помогают приложения, которые превращают тренировку кода в игру с заданиями и прогрессом. Например: ✔️ Coding Dojo — приложение с более чем 70 задачами на программирование разного уровня сложности и отдельным режимом тренировки алгоритмического мышления; ✔️ Fibu — позволяет пошагово собрать собственную игру на Python, HTML/CSS и JavaScript: каждый урок добавляет новую работающую часть игры; ✔️ Coddy Tech — короткие ежедневные уроки (15–20 минут) с реальным кодом, оформленные как в приложениях для изучения языков. Подробнее о каждом инструменте рассказываем в полной версии материала. Время чтения: 8 минут 🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

Исторические личности в русской прозе: кто, почему и где упоминается чаще всех? Пушкин, Шекспир, Гоголь или Наполеон, Суворов и Александр I? Кто из них в русской литературе XIX века упоминался чаще? Дарья Герасименко из НИУ ВШЭ решила выяснить это с помощью библиотеки SlovNet. Она проанализировала больше пятисот прозаических произведений и обнаружила, что главными «героями» русской прозы были вовсе не императоры и полководцы. Кто же оказался в топе? Наполеон Наполеону рознь — отбор материала В исследование вошли только прямые упоминания исторических личностей в разных вариантах написания имен. Иносказания не учитывались, а исторические деятели, ставшие персонажами произведений, исключались: толстовский Наполеон не вошел в выборку, зато Наполеон из теории Раскольникова — вошел. Всего исследовательница проанализировала 571 имя. Техническая сторона исследования Для анализа использовалась библиотека SlovNet, которая распознает именованные сущности (NER), Navec для автоматизированной обработки текста и корпус русской нарративной прозы XIX века Олега Собчука и Евгении Лекаревич. В него входят 506 прозаических произведений, опубликованных в XIX — начале XX века. Пики частотности Первые пики упоминаний исторических личностей приходятся на 1830-е годы — время расцвета исторического романа после выхода «Юрия Милославского» Михаила Загоскина и «Дмитрия Самозванца» Фаддея Булгарина. Новые всплески наблюдаются в 1860–1870-х и 1880–1890-х годах — их исследовательница связывает с ростом числа публикаций и переломными общественно-политическими событиями. Самые упоминаемые исторические личности Неожиданно восемь из десяти самых часто упоминаемых персоналий в прозе 1860–1890-х годов — литераторы. Из нелитераторов в десятку вошли только Александр Суворов и Емельян Пугачев. Суворова вспоминают как образец воинской доблести, цитируют его высказывания и используют для характеристики персонажей, а Пугачев чаще появляется как символ бунта и в разговорах о политике. Самые упоминаемые литераторы С огромным отрывом лидирует Александр Пушкин. За ним следуют Уильям Шекспир, Николай Гоголь, Вольтер, Виссарион Белинский, Иван Тургенев, Михаил Лермонтов и Фридрих Шиллер. Их произведения цитируют, а книжные предпочтения героев становятся способом характеристики персонажей — это подтверждает литературоцентричность русской прозы XIX века. Писатели как лица эпохи Чаще всего исторические личности встречаются у Петра Якубовича, Ивана Кущевского, Сергея Максимова, Ивана Гончарова и Александра Эртеля. Исследование показывает, что в русской прозе XIX века именно писатели становятся главными культурными ориентирами, а обращения к историческим личностям помогают героям осмыслять прошлое и говорить о настоящем. О деталях исследования читайте в полной версии материала. А если вы хотите знать больше, как цифровые инструменты помогают глубже понимать и анализировать текст, читайте наш новый проект «Технологии для чтения». Время чтения: 10 минут 🤖 «Системный Блокъ» @sysblok