Meta* переманивает сотрудников OpenAI, Anthropic победила правообладателей книг, Apple отдает Siri на аутсорс

Рассказываем, что произошло в мире ИИ за последнее время.

Meta создала команду из сотрудников OpenAI

Корпорация Meta переманила по меньшей мере семь ведущих исследователей из OpenAI. По неподтвержденным данным, Марк Цукерберг, основатель и генеральный директор Meta, лично связывался с некоторыми кандидатами и предлагал бонус при подписании контракта размером в 100 млн долларов и суммарную компенсацию в 300 млн долларов в течение четырех лет. Сама Meta отрицает эти заявления.

Новые сотрудники вместе с рядом других бывших сотрудников Google DeepMind и Anthropic вошли в состав новой лаборатории Meta, цель которой — создать сверхинтеллект, то есть ИИ, значительно превосходящий лучших экспертов в решении любых задач. Возглавят ИИ-направление в корпорации Александр Ван, бывший генеральный директор Scale AI, о котором мы писали ранее, а также бывший генеральный директор GitHub — одного из главных хранилищ программного кода в мире.

Глава OpenAI Сэм Альтман и глава отдела исследований раскритиковали стратегию Meta во внутреннем письме сотрудникам. В частности, по мнению Альтмана, такое поведение приводит к серьезным культурным проблемам в индустрии. В письме также отмечалось, что компания слишком сфокусировалась на частых продуктовых релизах и отвлеклась от глобальной миссии — разработки общего искусственного интеллекта. «Миссионеры победят наемников», — так заканчивает письмо Сэм Альтман.

Anthropic победила в суде с правообладателями книг

В деле Anthropic против правообладателей американский судья признал, что использование книг, защищенных авторским правом, для обучения языковых моделей Anthropic подпадает под критерии fair use — доктрины, позволяющей использовать материалы, защищенные авторскими правами, без разрешения правообладателя в определенных случаях, например, для исследований, образования, критики и комментирования.

Судья сравнил использование книг моделью Anthropic с «читателем, мечтающим стать писателем», который обращается к чужим работам не затем, чтобы «скопировать их и воспроизвести или вытеснить», а чтобы «резко свернуть и создать нечто иное».

Однако это решение не снимает с Anthropic ответственности за копирование и хранение пиратских копий 7 млн книг, несмотря на то, что компания позднее заплатила за миллионы из них. Размер компенсации будет определен на следующих слушаниях. С полным текстом решения суда можно ознакомиться здесь.

Для обучения больших языковых моделей компании скачивают в автоматическом режиме огромные массивы текстов из интернета, что приводит к неизбежному попаданию авторского контента в обучающие корпусы. Использование подобных данных для создания ИИ-моделей до сих пор не регулируется существующим законодательством. Это первый прецедент, когда американский суд определил такое использование как fair use.

Apple хочет привлечь к разработке новой Siri OpenAI и Anthropic

По данным Bloomberg, корпорация Apple приняла решение привлечь компании OpenAI и Anthropic к разработке новой версии голосового ассистента Siri.

Apple планирует протестировать версии ассистента, созданные ведущими компаниями в сфере искусственного интеллекта. Самое успешное решение впоследствии будет развернуто на серверах Apple. Хотя компания не собирается прекращать собственные разработки в области ИИ, многие сотрудники были демотивированы принятым решением. Из-за этого руководству пришлось искать способы удержания персонала и пересматривать контракты.Apple отстает от конкурентов во внедрении ИИ в свои продукты. В частности, многие функции, анонсированные еще в прошлом году, так и не были реализованы. Подробнее о проблемах Apple с ИИ мы писали ранее.

*Российские власти считают Meta экстремистской организацией

🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

Небоскребы из бумаги: эволюция хранения документов

В 19 веке бухгалтеры хранили документы в шкафах, похожих на небоскребы из бумаги. А сегодня наши файлы на компьютере или смартфоне до сих пор хранятся в «папках». Антон Басов, исследователь истории науки и техники, сотрудник Центра непрерывного образования факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ @cshsedpo, продолжает рассказывать о том, как офисные шкафы изменили работу с документами навсегда.

Кратко: о чем статья?

Необходимость вести бухгалтерские книги создавала трудности для клерков XIX века. Например, данные о финансовых операциях компании необходимо было вносить в несколько разных книг, а некоторые страницы пустовали из-за необходимости записывать операции отдельно для каждого счета и клиента. В 1888 году Уильям Ватер из Baker & Vawter предложил записывать финансовые операции компании на отдельных листах, закрепленных в папке. Такой способ сильно упрощал ведение бухгалтерии и после 1920 года папки и картотеки стали стандартной частью работы клерка.

Постепенно менялся и способ хранения других документов. На протяжении долгого времени несшитые листы бумаги хранились горизонтально. Однако гигантские стопки бумаг легко рассыпались, а короба для хранения слишком быстро наполнялись. На помощь пришла известная с конца 19 века картотека. В 1892 году в компанию Library Bureau, специализирующуюся на изготовлении оборудования для картотек, обратился секретарь из Буффало. По его заказу был создан обычный шкаф для картотеки с выдвижными ящиками, но приспособленный для вертикального хранения документов, помещенных в папки. Такая система упорядочивала огромное количество бумаг, позволяя легко найти любую из них, извлечь и вернуть обратно, не нарушая порядка всех остальных.

Вертикальный шкаф с документами был характерен для Америки, а Европа создала свой способ: папки-регистраторы, придуманные в Германии в конце XIX века. Папки могут стоять на полках вместе с книгами, но хранят только проколотые документы, имеющие определенное место среди остальных, но способные его покидать. Российская система хранения документов развивалась под влиянием Европы: к концу 1920-х годов предпочтение отдавалось подшитым в папку документам.

Более подробно об эволюции хранения документов, разных системах классификации картотек и «дробной определенности» читайте в полной версии статьи.

Время чтения: 20 минут

🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

Тест: Угадай слово по его «соседям»

Слова, как и люди, не живут в вакууме. У каждого есть «компания» — другие слова, ассоциаты, которые часто встречаются в похожих контекстах. 

Но эта компания может меняться со временем, так что по изменениям в семантическом окружении слова можно проследить и за изменением его собственного значения.

В новом тесте предлагаем вам догадаться, какое слово прошло ассоциативный путь от «локона» до «специализации», что объединяет «буфетчика» и «антиген» и кто семантически ближе к «апогею» — Спартак или Архимед.

Пройти тест

🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

Алфавит «‎Системного Блока»: с чем справляются и не справляются нейросети

Вы наверняка уже видели картинки с алфавитными таблицами, сгенерированными нейросетями: на букву З они рисуют нечто среднее между рыбой и петухом, а для алфавита «‎Смешариков» создают персонажа по имени Акакий. Мы решили выяснить, что нейросеть предложит, если попросить её создать алфавит для «‎Системного Блока» и… результат вы видите на картинке.

К счастью, хоть с этим запросом ChatGPT и DeepSeek пока справляются плохо, они точно смогут помочь со многими другими задачами. От генерации плана урока, который может пригодиться учителю, до удаления лишних символов из субтитров, что облегчает жизнь переводчикам.

Если вы пока не знаете, как и какие нейросети могут облегчить работу вам, мы сделали спецпроект с ИИ-лайфхаками для разных профессий! Переходите по ссылке, чтобы узнать о них больше.

А пока поделитесь в комментариях своими любимыми алфавитами в исполнении нейросетей!

🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

Маршрут перестроен: как распалась Римская империя и при чем тут логистика и сетевой анализ

Почему Карфаген следовало разрушить? Ищем неочевидный ответ на этот вопрос с помощью сетевого анализа и цифровой модели ORBIS от Стэнфордского университета. Этот проект позволяет взглянуть на Римскую империю не как на политическую карту, а как на гигантскую транспортную сеть: с портами, дорогами и речными маршрутами. Рассказываем, что можно узнать благодаря такому взгляду на историю.

Что за проект?

Сетевой анализ, как можно догадаться из названия, позволяет представить данные в виде сети, состоящей из вершин и связывающих их ребер. Получившаяся система  может рассказать больше и о знакомствах Владимира Маяковского, и о диалогах в «‎Войне и мире», и о древних городах. А ученые из Стэнфорда решили использовать этот инструмент для изучения Римской Империи, создав проект ORBIS.

Благодаря ГИСам (геоинформационным системам, о которых мы писали тут) исследователям удалось перенести на карту более 600 объектов (в основном городов и портов), более 85 тысяч км дорог, пустынных троп и горных перевалов и еще почти 30 тысяч км судоходных рек. Это позволило строить маршруты между любыми двумя точками с учетом особенностей времен года. А ещё можно было выбрать самый быстрый, самый дешевый и самый короткий пути (спойлер: совпадали они далеко не всегда).

Что мы узнали о Карфагене?

Благодаря ORBIS исследователям удалось выяснить, что Карфаген следовало разрушить в том числе и потому, что он был слишком «близок» к Риму: хоть они и были разделены морем, путь между этими городами был коротким, дешевым и надежным, особенно в летние месяцы.

Что мы узнали о… Риме?

Рим оказался далеко не самым «‎центральным» городом сети: он проигрывал, например, Константинополю, а также некоторым узлам на стыке провинций, включая Милан и Аквилею. Это связано с многочисленными кризисами, которые заставили римских императоров начиная с III века н. э. искать другие места, где могла бы расположиться администрация.

Подробнее об особенностях торговых и военных маршрутов в Римской империи, а также о том, какой факт Плутарх, вероятно, исказил в биографии Цезаря, узнаете из полной версии статьи.

Время чтения: 15,5 минут

🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

Цифровые кочевники: весь мир – офис

Сегодня более 30 миллионов человек работают удаленно, сохраняя мобильность. В один день цифровые кочевники могут работать с видом на море, а в другой — прямо с гор. Однако они не просто меняют представление о работе и стабильности. «Системный Блокъ» рассказывает, как цифровое кочевничество меняет глобальные рынки труда и локальные экономики, а ещё — формирует новые сервисы.

Кто такие цифровые кочевники?

Благодаря развитию высокоскоростного интернета и облачных сервисов появились цифровые кочевники — люди, выбирающие образ жизни, который позволяет им работать удаленно и регулярно переезжать с места на место. Цифровое кочевничество возникло благодаря повсеместной доступности интернета и изменения ценностей в сторону свободы и мобильности.

И что теперь?

Глобальная и местная экономика меняются под влиянием цифрового кочевничества. Например, нормой становится работа по краткосрочному контракту c гибкой занятостью и проектным сотрудничеством. Приток фрилансеров активизирует рынок недвижимости, а власти и бизнес инвестируют в улучшение интернет-инфраструктуры и комфорт городской среды для привлечения такой аудитории.

А что в этом плохого?

Но есть и другая сторона: повышение спроса сопровождается ростом цен, что ухудшает положение местного населения. Например, русскоязычные кочевники повлияли на рынки аренды и услуг в Грузии, Армении и Турции, однако их отъезд может вызвать упадок в этих сегментах.

Чего ждать дальше от цифровых кочевников?

Развитие цифрового кочевничества будет зависеть от технологических, социальных и политических факторов. С одной стороны, распространение удаленного формата работы, улучшение скорости и доступности интернета и появление специальных виз скорее всего увеличит число цифровых резидентов. С другой — отсутствие стандартов налогообложения, недовольство местного населения ростом цен на жилье и услуги или экологический вред частых перелетов создадут препятствие для развития кочевничества

Более подробно о том, как живут цифровые кочевники, их влиянии на экономику и создаваемых вызовах, а также о будущем цифрового резидентства читайте в полной версии статьи.

Время чтения: 13 минут

🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

Что неопределенность рассказывает нам о языке — и как это посчитать

Кто-то, где-то, что-то, как-то, почему-то… Мы часто используем неопределенные местоимения, они спасают нас в минуту неуверенности и незнания. А в 1997 году выдающийся лингвист Мартин Хаспельмат описал, какие значения могут выражать неопределенные местоимения и какие закономерности есть в их употреблении.

Ориентируясь на классификацию, созданную Хаспельматом, другие лингвисты в 2022 решили провести эксперимент. Хотя закономерности, которые выявил Хаспельмат, были разработаны для естественных языков, исследователи создали 10 000 искусственных «языков», чтобы посмотреть, будут ли местоимения в них работать иначе.

В опросе предлагаем вам догадаться, какими оказались результаты этого эксперимента, а узнать подробнее о них и о том, чем что-нибудь в «Поиграй во что-нибудь другое‎» отличается от него же в «​​Ты что-нибудь прочитал за месяц?», сможете из полной версии статьи.

🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

Кто, кроме Ахматовой: как женщины-авторы представлены в школьной программе по литературе

Всего в школьной программе по литературе представлены 36 женщин – в 17 раз меньше, чем мужчин. Но сможете ли вы вспомнить кого-то, кроме Ахматовой и Цветаевой? В новом материале спецпроекта о школьном каноне выясняем, кого из писательниц и поэтесс проходили школьники предыдущих поколений и что отражает гендерное соотношение авторов – реальную картину мира или предпочтения составителей программ.

Что мы исследуем?

Для анализа мы использовали данные о школьной программе по литературе, входящие в корпус «Список чтения: программы по литературе для общеобразовательных школ с 1852 по 2024 год» (Кокорин et al., ВШЭ 2025). В датасете собраны данные с середины XIX века до наших дней: несколько программ 1852-1923 годов и практически все программы, начиная с 1932 года.

Как обстоят дела у писательниц?

Исследуя датасет, мы выяснили, что в среднем, за всю историю корпуса в программы обязательного чтения входило 2% произведений, написанных женщинами. При этом были периоды совсем без женщин, и время «‎расцвета» — до 9% в 2000-е.

Если посмотреть не только на обязательное, но и на дополнительное чтение, результаты не слишком изменятся: там 3% текстов написаны женщинами. В процентах от списка всех авторов писательницы составляют 10%, ведь к основному списку присоединяются и Туве Янссон, и Светлана Алексиевич, и Харпер Ли.

Кто, кроме Ахматовой и Цветаевой?

В разные годы в школьный литературный канон входили Евгения Гинзбург, Мариэтта Шагинян и даже Екатерина II. Но до времен ЕГЭ и ОГЭ добрались только шесть женщин: Ахматова, Цветаева, Тэффи, Ахмадулина, Берггольц и Мориц. Мориц, кстати, единственная наша современница в школьной программе.

Подробнее о том, чего в программе больше — женской прозы или женской поэзии, в какие годы женских текстов в каноне не было совсем и что об этом думают эксперты, узнаете из нового раздела нашего спецпроекта.

🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

ИИ-лайфхаки для вашей профессии

«Системный Блокъ» представляет новый спецпроект — «ИИ-лайфхаки для вашей профессии». Здесь мы простым языком объясняем, как работают нейросети, показываем реальные примеры их использования в науке и образовании и даем готовые инструкции, чтобы вы могли применять ИИ в своей работе уже сегодня.

Кратко: о чем проект?

Искусственный интеллект — это не угроза, а эффективный инструмент для ученых, преподавателей и многих других. В нашем спецпроекте мы рассказываем:

— что такое промпты и как грамотно формулировать запросы к нейросетям;
— какие ИИ-инструменты лучше всего подходят для работы с текстами и изображениями;
— как начать пользоваться популярными нейросетями.

Вы узнаете, как учителя используют ИИ для подготовки материалов, как исследователи автоматизируют анализ данных и какие нейросети (не) помогают переводчикам кино. В специальном глоссарии разберем ключевые термины: от «глубинного обучения» до «галлюцинаций» нейросетей. Все это — простыми словами, чтобы новости про ИИ перестали быть сложными и непонятными.

Подробнее обо всех возможностях, с конкретными примерами и лайфхаками по выбору инструментов читайте на странице портала.

🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

LLM от Google и OpenAI впервые завоевали золото в математической олимпиаде, Alibaba выпустила обновление топовой модели Qwen3

Рассказываем, что нового в мире ИИ

🥇🤖Модели Google и OpenAI победили в олимпиаде
Google и OpenAI отчитались (анонс Google, анонс OpenAI) о результатах своих языковых моделей на международной математической олимпиаде (IMO). Обе модели решили пять из шести задач, что соответствует уровню золотой медали. «Золото» IMO получают около 8% участников соревнования.

На решение задач отводилось 4,5 часа — стандартное время для всех участников. Модели использовали только естественный язык, без доступа к интернету или внешним инструментам вроде среды исполнения кода. Решения модели Google проверяли судьи олимпиады по стандартным критериям. OpenAI не проходила официальную проверку, но, как утверждает сама компания, результат проверили 3 бывших медалиста IMO.

Почему это важно?
С 2024 года компании активно развивают продвинутые математические способности языковых моделей. Ранее высокие результаты показывали только специализированные системы или модели с доступом к внешним инструментам. Теперь модели общего пользования, работающие исключительно с естественным языком, достигли уровня золотой медали IMO. Это демонстрирует прогресс парадигмы «рассуждающих» LLM, которые генерируют длинные цепочки «мыслей» перед финальным ответом.

🇨🇳Обновления Qwen3

Китайский холдинг Alibaba Group представил обновленные языковые модели Qwen3. В предыдущих версиях Qwen3 использовался гибридный подход — можно было вручную указывать, нужны ли длинные рассуждения перед ответом или требуется мгновенный отклик. Однако это понизило общее качество.

Теперь разработчики снова разделили две модели на рассуждающую и быструю. Новые LLM значительно превосходят гибридные версии во всех тестах. Модели доступны в двух размерах: 235 млрд или 30 млрд параметров. «Большой» Qwen3 теперь лишь незначительно уступает закрытым коммерческим ChatGPT и Gemini. Все обновленные модели размещены на HuggingFace под лицензией, разрешающей коммерческое использование.

Кроме того, вышли две специализированные версии Qwen. Первая предназначена для машинного перевода — она превосходит GPT-4.1 и Gemini 2.5 Pro по качеству и скорости, но доступна только через API. Вторая специализируется на программировании и не уступает лидеру в этой области — Claude Sonnet 4 от Anthropic. Веса модели открыты.

Почему это важно?
Линейка Qwen входит в число лучших открытых LLM на рынке. Ее выделяет большая широта: модели общего назначения представлены в различных размерах, что делает их подходящими как для локального использования обычными пользователями, так и для развертывания на мощных корпоративных серверах. Многие академические исследователи выбирают Qwen в качестве базы для проверки своих гипотез.

🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

Как обкачивать Telegram-каналы с помощью Python — туториал с кодом от «Системного Блока» 🧑‍💻

Мессенджер Telegram, в котором вы читаете этот текст, в последние годы превратился в одну из крупнейших коммуникационных систем планеты и своего рода «интернет в интернете». В 2025 году число активных пользователей Telegram в месяц (MAU) превысило 1 миллиард человек — ⅛ населения Земли. Ежедневно в мессенджер заходят 450 млн. пользователей.

Получается, что коммуникция в Telegram — это значительная часть всего, что говорится и пишется каждый день на языках планеты. Но как получить доступ к этим массивам текстов для количественных исследований? В этом помогут приложение Telegram Desktop, язык Python и библиотека pyrogram. В гайде с кодом рассказываем сначала о том, как выгрузить и автоматически разложить по папкам тексты из одного канала, а затем — о рекурсивном подходе для поиска и обкачивания больших групп связанных каналов.

🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

Портреты слов, тональность и морфемный разбор: что теперь умеет НКРЯ с помощью нейросетей и NLP-библиотек

Национальный корпус русского языка (НКРЯ) уже давно не просто «собрание» репрезентативных текстов — это огромный комбайн из инструментов для исследования языка. И конечно, в эпоху нейросетевого бума в НКРЯ добавляются новые инструменты на основе нейросетей. Рассказываем коротко о современных технологиях под капотом самого авторитетного русского корпуса:

👯‍♀️ Похожие слова
Инструмент «Портрет слова» показывает лексемы, которые часто встречаются в похожих контекстах. Это не только синонимы, но и антонимы, слова из одной тематической области и др. Основой служит технология word2vec, а модели обучены для каждого корпуса отдельно — можно наблюдать, как ассоциаты слова меняются от «Русской классики» до корпуса СМИ.

🧬 Морфологическая разметка
Каждое слово в корпусе снабжено леммой, частью речи и грамматическими признаками (время, падеж, число и т.п.). Омонимия снимается автоматически, а вся информация подгружается прямо при клике на слово. В основе — модель Rubic, использующая RuBERT и PyMorphy2.

🏗️ Морфемный разбор
НКРЯ теперь умеет делить слова на приставки, корни и суффиксы. Причем для разных подкорпусов используются разные подходы: школьный (Тихонов) и академический (Кузнецова и Ефремова). Работают и словарные, и нейросетевые методы — в том числе собственная модель НейроКРЯ🦆 на базе сверточных нейронных сетей.

😡 Анализ тональности
В корпусе соцсетей каждое сообщение снабжено автоматической меткой: положительное, отрицательное или неопределенное. В основе — модель RuRoBERTa, обученная на датасете RuSentiment и размеченных вручную текстах. При поиске можно отфильтровать тексты по тональности.

🏷️ Ключевые слова
В корпусе Региональных СМИ к каждому тексту автоматически подбираются теги. Это помогает находить публикации по темам (например, «Пушкин» + «театр») и формировать подкорпусы по интересам. Извлечение реализовано через библиотеку RuTermExtract с рядом тонких настроек.

👉 Подробнее со скриншотами и ссылками — в полной версии статьи 📌

🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

ИИ для учителей: как нейросети помогают преподавать в школе 👩‍🏫🧑‍🏫

Искусственный интеллект меняет образование, беря на себя задачи по подготовке урока, составлению конспектов, созданию заданий любого формата и генерации сопроводительного (и не только) материала к урокам.

«Системный Блокъ» продолжает спецпроект «ИИ-лайфхаки для вашей профессии» и представляет раздел «ИИ для учителей» — практическое руководство по использованию нейросетей в преподавании.

Вы узнаете:
— как ChatGPT и DeepSeek помогают экономить время на проверке работ и при составлении учебных планов;
— какие промпты дают лучший результат (с примерами из практики учителей);
— как избежать ошибок при работе с ИИ и превратить его в надежного помощника, не теряя контроля за содержанием уроков и заданий.

Примеры из реальной практики!
Вот несколько промтов из учительской практики, которые вы найдете в посте:

1) Представь, что ты учитель русского языка и твой ученик 17 лет попросил объяснить разницу между значениями слов ВЫПЛАТИТЬ — ЗАПЛАТИТЬ — УПЛАТИТЬ — ОПЛАТИТЬ — ОТПЛАТИТЬ. Объясни разницу в значениях этих глаголов, подчеркни нюансы использования в речи, приведи примеры использования.

2) Сделай табличку с иллюстрациями новой лексики для студентов русского как иностранного. В каждой клеточке должно быть слово и реалистичная картинка, иллюстрирующая это слово. Если клеточка пустая, то оставь ее пустой. Прилагаю исходную таблицу-образец.

3) Представь, что ты учитель литературы в 10 классе, возраст учеников — 16 лет. Тебе нужно написать конспект урока на тему «Мысль семейная в романе Льва Толстого «Война и мир». Цели урока: проанализировать семьи Болконских, Ростовых, Безуховых, Курагиных и показать основные семейные черты представителей этих семей. Выбери эпизоды для анализа семейных отношений Болконский, Ростовых, Безуховых, Курагиных, составь вопросы для анализа эпизодов, подготовь итоговое задание для проверки знаний учащихся по теме. Урок должен состоять из организационного момента, подготовки к изучению темы урока, основной части по анализу романа, проверки знаний и заключения.

Ответы LLM на эти промты, а также другие примеры запросов — в полной версии материала «ИИ для учителей»

🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

🈷 Японский язык в цифровую эпоху

Как древним кандзи ужиться с современными технологиями? Рассказываем, как японская письменность с её многовековой историей и традициями чувствует себя в цифровом мире, какие есть шрифты для японской графики и где какой правильно использовать.

🇯🇵 Три алфавита — одно сообщение. Японцы свободно комбинируют кандзи (иероглифы) и две слоговые азбуки — хирагану и катакану, а в мессенджерах сюда же добавляют ещё и латиницу.

📚 Вертикальное письмо в XXI веке. Манга, газеты и официальные документы до сих пор могут печататься сверху вниз — и даже смартфоны это поддерживают.

(^_^) Эмоции одним символом. Каомодзи, интернет-сленг и миниатюрные пиктограммы позволяют выразить настроение быстрее, чем длинные фразы.

🖥 От иероглифа до кода. Всё это стало возможно благодаря цифровым стандартам и работе над шрифтами, которые хранят в себе тысячи символов.

А как кандзи живут в программировании и чем японский интернет-сленг отличается от западного — читайте в полной версии статьи 📌

🤖 «Системный Блокъ» @sysblok