Новая открытая языковая модель, обновление GPT-4 и скорый выход LLaMa 3: дайджест новостей из мира ИИ
GPT-4 снова впереди всех
Компания OpenAI выпустила обновление своей языковой модели GPT-4. Она должна отвечать более прямо и естественно.
Согласно рейтингу платформы LMSYS, где каждый может сравнить работу двух популярных моделей, обновлённая GPT опередила бывшего лидера Claude Opus, который недавно обошёл предыдущую версию GPT-4.
Анонсировано следующее поколение LLaMa
Корпорация Meta* планирует в следующем месяце выпустить новое поколение своей языковой модели LLaMa. По заявлению Meta*, планируется релиз моделей разных размеров с разным качеством, а также продуктов, основанных на них. Релиз первой версии LLaMa сыграл большую роль в развитии открытых языковых моделей и подтолкнул другие крупные компании публиковать в открытый доступ свои разработки в области LLM.
Grok расшифрует мемы
xAI, лаборатория Илона Маска, выпустила обновление языковой модели Grok. По качеству Grok-1.5 сопоставим с лидерами рынка: GPT-4, Gemini, Claude, Mistral. Также xAI объявила о своей первой мультимодальной модели — Grok-1.5 Vision, которая понимает, что изображено на картинке, и способна отвечать на вопросы по ней, например, объяснять мемы и конвертировать изображение макета сайта в код. На данный момент модели не доступны для использования.
Command-R+ выложена в открытый доступ
Вышла новая языковая модель от компании Cohere. Она имеет 104 млрд параметров и доступна для всех желающих. Так же, как и Command-R, более компактная модель этой компании (35 млрд параметров), Command-R+ поддерживает работу с несколькими языками (теперь доступных языков стало больше — 13 против 10). Command-R+ была специально обучена для RAG (Retrieval Augmented Generation) — техники, при которой помимо вопроса пользователя модели дают на вход релевантную вопросу информацию, что позволяет получать более достоверные ответы. Помимо этого, модель способна эффективно использовать внешние инструменты. Например, в качестве инструмента может выступать браузер, исполнитель программного кода или API какого-то сервиса.
*Компания Meta признана экстремистской в России, ее деятельность запрещена
🤖 «Системный Блокъ» @sysblok
GPT-4 снова впереди всех
Компания OpenAI выпустила обновление своей языковой модели GPT-4. Она должна отвечать более прямо и естественно.
Согласно рейтингу платформы LMSYS, где каждый может сравнить работу двух популярных моделей, обновлённая GPT опередила бывшего лидера Claude Opus, который недавно обошёл предыдущую версию GPT-4.
Анонсировано следующее поколение LLaMa
Корпорация Meta* планирует в следующем месяце выпустить новое поколение своей языковой модели LLaMa. По заявлению Meta*, планируется релиз моделей разных размеров с разным качеством, а также продуктов, основанных на них. Релиз первой версии LLaMa сыграл большую роль в развитии открытых языковых моделей и подтолкнул другие крупные компании публиковать в открытый доступ свои разработки в области LLM.
Grok расшифрует мемы
xAI, лаборатория Илона Маска, выпустила обновление языковой модели Grok. По качеству Grok-1.5 сопоставим с лидерами рынка: GPT-4, Gemini, Claude, Mistral. Также xAI объявила о своей первой мультимодальной модели — Grok-1.5 Vision, которая понимает, что изображено на картинке, и способна отвечать на вопросы по ней, например, объяснять мемы и конвертировать изображение макета сайта в код. На данный момент модели не доступны для использования.
Command-R+ выложена в открытый доступ
Вышла новая языковая модель от компании Cohere. Она имеет 104 млрд параметров и доступна для всех желающих. Так же, как и Command-R, более компактная модель этой компании (35 млрд параметров), Command-R+ поддерживает работу с несколькими языками (теперь доступных языков стало больше — 13 против 10). Command-R+ была специально обучена для RAG (Retrieval Augmented Generation) — техники, при которой помимо вопроса пользователя модели дают на вход релевантную вопросу информацию, что позволяет получать более достоверные ответы. Помимо этого, модель способна эффективно использовать внешние инструменты. Например, в качестве инструмента может выступать браузер, исполнитель программного кода или API какого-то сервиса.
*Компания Meta признана экстремистской в России, ее деятельность запрещена
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Как делать большую науку в бесконечном бегстве: Роман Якобсон vs XX век
Роман Осипович Якобсон — лингвист, филолог и культуролог. Вынужденная эмиграция не помешала ему исследовать русский авангард, заниматься сербо-хорватским эпосом и изучать нарушения речи. Рассказываем о том, как даже сложные времена не способны остановить искреннее желание заниматься наукой.
Кратко: о чем статья?
Якобсон родился в 1896 году и уже в 19 лет стал сооснователем Московского лингвистического кружка. В нём обсуждали проблемы теории и истории литературы, теории и истории языка, следили за всеми достижениями западноевропейской лингвистики.
В 1920-х годах Якобсон продолжил лингвистическую деятельность в Праге. В конце 1930-х, находясь в оккупированной нацистами Праге и пытаясь получить документы на выезд в Данию, писал, что хотел бы использовать месяцы в Копенгагене, чтобы закончить свою книгу о структуре и классификации фонем. В 1941 добрался до Нью-Йорка, где стал соучредителем… Нью-Йоркского лингвистического кружка. А затем преподавал в Гарвардском университете и Массачусетском технологическом институте.
Якобсон продолжал работать над исследованиями независимо от своего местоположения и проблем, которые ему преподносила история XX века. Подробнее о его работе и её обстоятельствах узнаете из полного текста материала.
Время чтения: 13 минут.
🤖 «Системный Блокъ» @sysblok
Роман Осипович Якобсон — лингвист, филолог и культуролог. Вынужденная эмиграция не помешала ему исследовать русский авангард, заниматься сербо-хорватским эпосом и изучать нарушения речи. Рассказываем о том, как даже сложные времена не способны остановить искреннее желание заниматься наукой.
Кратко: о чем статья?
Якобсон родился в 1896 году и уже в 19 лет стал сооснователем Московского лингвистического кружка. В нём обсуждали проблемы теории и истории литературы, теории и истории языка, следили за всеми достижениями западноевропейской лингвистики.
В 1920-х годах Якобсон продолжил лингвистическую деятельность в Праге. В конце 1930-х, находясь в оккупированной нацистами Праге и пытаясь получить документы на выезд в Данию, писал, что хотел бы использовать месяцы в Копенгагене, чтобы закончить свою книгу о структуре и классификации фонем. В 1941 добрался до Нью-Йорка, где стал соучредителем… Нью-Йоркского лингвистического кружка. А затем преподавал в Гарвардском университете и Массачусетском технологическом институте.
Якобсон продолжал работать над исследованиями независимо от своего местоположения и проблем, которые ему преподносила история XX века. Подробнее о его работе и её обстоятельствах узнаете из полного текста материала.
Время чтения: 13 минут.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Системный Блокъ
Роман Якобсон: жизнь и научные труды учёного-лингвиста
Роман Якобсон — лингвист и приверженец структурализма, занимался фонологией, исследовал русский авангард. И даже был номинирован на Нобелевскую премию! Он жил и работал вопреки трудностям, которые ему подкинул XX век.
Архивы, сети и шифры в дневниках и письмах: цифровые исследования эго-документов
Изучение дневников и писем — это возможность услышать голоса людей из прошлого и понять, как они жили и воспринимали мир вокруг. В новой подборке мы рассказываем, как цифровые методы помогают сохранять, исследовать и публиковать исторические эго-документы.
📚 Как устроена оцифровка дневников: Интервью с основателем «Прожито»
В цифровом архиве «Прожито» более 640 тысяч дневниковых записей с середины XVIII века и почти до наших дней. Из интервью с Михаилом Мельниченко, директором проекта, узнаете о том, как создавался корпус дневников, кто и почему помогает исследователям оцифровывать документы и как люди находят друг друга через сайт проекта. А еще откуда в дневнике знаменитой поэтессы Ольги Берггольц дырка посередине.
📖 «Впереди сущий сахарный голод»: что говорит о дневниках 1917 года анализ данных
Мы исследовали дневники, собранные проектом «1917. Свободная история», количественными методами. Благодаря тематическому моделированию мы поняли, что переживания очевидцев революции не ограничивались восстаниями и другими политическими событиями: например, их по-прежнему волновало искусство. О ключевых словах, которыми писали о войне и культуре, а также о том, чьи дневники вошли в изученный корпус узнаете из этого поста.
💌 Chekhov Digital: как Чехов писал письма жене и куда течет время в его текстах
К эго-документам относятся не только дневники, но и письма. Благодаря проекту Chekhov Digital мы изучили письма Чехова с 1899 по 1904 годы и выяснили, что многие из них стилистически похожи на эпистолярные рассказы (спойлер:кроме писем жене ). А ещё – что время у Чехова представлено в трёх вариантах. О них и о других выводах узнаете здесь.
А если хотите научиться самостоятельно использовать цифровые инструменты для анализа дневников или узнать о коммуникации европейских ученых XVI – XVIII веков и шифрах Марии Стюарт, переходите к полной версии подборки. Там вас ждут ещё три материала!
🤖 «Системный Блокъ» @sysblok
Изучение дневников и писем — это возможность услышать голоса людей из прошлого и понять, как они жили и воспринимали мир вокруг. В новой подборке мы рассказываем, как цифровые методы помогают сохранять, исследовать и публиковать исторические эго-документы.
В цифровом архиве «Прожито» более 640 тысяч дневниковых записей с середины XVIII века и почти до наших дней. Из интервью с Михаилом Мельниченко, директором проекта, узнаете о том, как создавался корпус дневников, кто и почему помогает исследователям оцифровывать документы и как люди находят друг друга через сайт проекта. А еще откуда в дневнике знаменитой поэтессы Ольги Берггольц дырка посередине.
Мы исследовали дневники, собранные проектом «1917. Свободная история», количественными методами. Благодаря тематическому моделированию мы поняли, что переживания очевидцев революции не ограничивались восстаниями и другими политическими событиями: например, их по-прежнему волновало искусство. О ключевых словах, которыми писали о войне и культуре, а также о том, чьи дневники вошли в изученный корпус узнаете из этого поста.
К эго-документам относятся не только дневники, но и письма. Благодаря проекту Chekhov Digital мы изучили письма Чехова с 1899 по 1904 годы и выяснили, что многие из них стилистически похожи на эпистолярные рассказы (спойлер:
А если хотите научиться самостоятельно использовать цифровые инструменты для анализа дневников или узнать о коммуникации европейских ученых XVI – XVIII веков и шифрах Марии Стюарт, переходите к полной версии подборки. Там вас ждут ещё три материала!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Системный Блокъ
Цифровые исследования эго-документов — подборка материалов
«Системный Блокъ» публикует подборку своих материалов о том, как с помощью цифровых методов изучают эго-документы — дневники и письма
Cultural heritage in action: лучшие практики сохранения и популяризации культурного наследия в Европе
Проект Cultural heritage in action собрал 60 лучших инициатив по работе с культурной памятью в 23 странах Европы. Главная цель проекта — позволить специалистам делиться своими методами по восстановлению, сохранению, цифровизации и популяризации культуры, искусства и истории. В этом посте рассказываем о трех цифровых инициативах, с которыми можно познакомиться не выходя из дома.
🇮🇹 Интерактивная карта культурных общин Национального парка Валь-Гранде
Коренные жители Национального парка Валь-Гранде сделали красивую карту с достопримечательностями своих родных земель и поделились личными архивными фотографиями. Благодаря сайту можно узнать не только об истории общин, но и о праздниках, фестивалях и карнавалах, которые ежегодно проходят в Валь-Гранде.
🇸🇮 База устаревших ойконимов
Культурное наследие может принимать разные формы, в том числе и лингвистические. Сохранением языковой культуры обеспокоились в Гореньской области Словении: проект Slovenska Hisna Imena создал базу ойконимов (наименований домов, усадеб и других объектов недвижимости), забытых в XX веке в результате урбанизации и других социально-экономических изменений.
🇫🇷 Сайт о культурном наследии города Нант
На французском сайте Nantes Patrimonia есть энциклопедия города, интерактивная карта достопримечательностей и тематические маршруты. А ещё – мультимедийные ресурсы о городе: фотографии, видео, подкасты, архивные материалы, анекдоты и многое другое. Правда, чтобы познакомиться с ними из России, вам понадобятся VPN и знание французского (или переводчик!)
О цифровых и нецифровых проектах, которые придумали в Греции, Испании, Португалии и других странах, узнаете из полной версии статьи.
🤖 «Системный Блокъ» @sysblok
Проект Cultural heritage in action собрал 60 лучших инициатив по работе с культурной памятью в 23 странах Европы. Главная цель проекта — позволить специалистам делиться своими методами по восстановлению, сохранению, цифровизации и популяризации культуры, искусства и истории. В этом посте рассказываем о трех цифровых инициативах, с которыми можно познакомиться не выходя из дома.
🇮🇹 Интерактивная карта культурных общин Национального парка Валь-Гранде
Коренные жители Национального парка Валь-Гранде сделали красивую карту с достопримечательностями своих родных земель и поделились личными архивными фотографиями. Благодаря сайту можно узнать не только об истории общин, но и о праздниках, фестивалях и карнавалах, которые ежегодно проходят в Валь-Гранде.
🇸🇮 База устаревших ойконимов
Культурное наследие может принимать разные формы, в том числе и лингвистические. Сохранением языковой культуры обеспокоились в Гореньской области Словении: проект Slovenska Hisna Imena создал базу ойконимов (наименований домов, усадеб и других объектов недвижимости), забытых в XX веке в результате урбанизации и других социально-экономических изменений.
🇫🇷 Сайт о культурном наследии города Нант
На французском сайте Nantes Patrimonia есть энциклопедия города, интерактивная карта достопримечательностей и тематические маршруты. А ещё – мультимедийные ресурсы о городе: фотографии, видео, подкасты, архивные материалы, анекдоты и многое другое. Правда, чтобы познакомиться с ними из России, вам понадобятся VPN и знание французского (или переводчик!)
О цифровых и нецифровых проектах, которые придумали в Греции, Испании, Португалии и других странах, узнаете из полной версии статьи.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Системный Блокъ
Cultural heritage in action: лучшие практики сохранения и популяризации культурного наследия в Европе - Системный Блокъ
Проект Cultural heritage in action собирает хорошие решения по работе с культурным наследием в Европе и открывает доступ к получившемуся каталогу.
Llama 3: новое поколение одной из самых популярных языковых моделей от Meta*
18 апреля компания Meta выпустила третью версию языковой модели Llama. Модель доступна в двух размерах – 8 и 70 миллиардов параметров. Максимальная длина текста, который модели Llama 3 могут обработать за раз, составляет 8192 токенов (токен – часть слова или целое слово). Это на порядки меньше, чем могут обработать GPT-4 (128 тысяч токенов), Gemini (один миллион токенов) и многие другие современные модели.
Обе версии доступны для коммерческого использования. Однако если у компании больше 700 миллионов активных пользователей в месяц и она хочет использовать Llama 3, она вынуждена запросить разрешение на использование у Meta.
Меньшая модель была обучена на выборке с 15-ю триллионами токенов: для сравнения, Llama 2 обучали на выборке в 7.5 раз меньше. За счёт этого в ряде основных тестов модель превосходит все доступные модели близкого размера, включая Mistral (модель французского стартапа, который основан бывшими сотрудниками Meta, участвовавшими в создании первой версии Llama) и Gemma от Google.
Версия Llama 3 с 70-ю миллиардами параметров в большинстве тестов по качеству лучше Google Gemini и Cohere Claude Sonnet, одних из лидирующих коммерческих моделей на данный момент.
По многочисленным оценкам пользователей платформы LMSYS, где каждый желающий может сравнить ответы двух разных моделей, Llama 3 на английском языке уступает лишь GPT-4, текущему лидеру рейтинга.
Также в процессе обучения Llama 3 с 400 миллиардами параметров. Её релиз состоится позже, однако уже сейчас по метрикам она сравнима с GPT-4.
*Компания Meta признана экстремистской в России, ее деятельность запрещена
🤖 «Системный Блокъ» @sysblok
18 апреля компания Meta выпустила третью версию языковой модели Llama. Модель доступна в двух размерах – 8 и 70 миллиардов параметров. Максимальная длина текста, который модели Llama 3 могут обработать за раз, составляет 8192 токенов (токен – часть слова или целое слово). Это на порядки меньше, чем могут обработать GPT-4 (128 тысяч токенов), Gemini (один миллион токенов) и многие другие современные модели.
Обе версии доступны для коммерческого использования. Однако если у компании больше 700 миллионов активных пользователей в месяц и она хочет использовать Llama 3, она вынуждена запросить разрешение на использование у Meta.
Меньшая модель была обучена на выборке с 15-ю триллионами токенов: для сравнения, Llama 2 обучали на выборке в 7.5 раз меньше. За счёт этого в ряде основных тестов модель превосходит все доступные модели близкого размера, включая Mistral (модель французского стартапа, который основан бывшими сотрудниками Meta, участвовавшими в создании первой версии Llama) и Gemma от Google.
Версия Llama 3 с 70-ю миллиардами параметров в большинстве тестов по качеству лучше Google Gemini и Cohere Claude Sonnet, одних из лидирующих коммерческих моделей на данный момент.
По многочисленным оценкам пользователей платформы LMSYS, где каждый желающий может сравнить ответы двух разных моделей, Llama 3 на английском языке уступает лишь GPT-4, текущему лидеру рейтинга.
Также в процессе обучения Llama 3 с 400 миллиардами параметров. Её релиз состоится позже, однако уже сейчас по метрикам она сравнима с GPT-4.
*Компания Meta признана экстремистской в России, ее деятельность запрещена
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Подборка каналов про культурное наследие в цифре от издания «Системный Блокъ»
Когда-то слово «архив» вызывало в мыслях образ пыльного библиотечного пространства, доступного избранным по пропускам. Теперь многое оцифровано, и изучать прошлое можно по расшифровкам дневников, сканам иллюстраций старых книг или фотографиям мозаик. В этой подборке — каналы с такими данными.
— @prozhito — Прожито
Проект, занимающийся исследованиями эго-документов, в первую очередь дневников. В электронной библиотеке представлено более 626 тысяч дневниковых записей XVIII-XX веков. «Прожито» позволяет изучать прошлое не только по учебникам истории или мемуарам известных личностей, но и через восприятие обычных людей: гимназистов, врачей, автомехаников.
— @vlesah — В ЛЕСАХ
Медиа про культурное наследие в регионах. Если все церкви в классическом стиле и памятники Ленину слились в вашей голове в одно, приходите читать про саркофаги от тульских оружейников, дома с привидениями и музей ЖЭК-арта. Можно не только читать, но и помогать: «В ЛЕСАХ» пишут в том числе о волонтёрских экспедициях, посвящённых сохранению наследия.
— @okartinki — о-картинки
Канал Центра исследований Оттепели посвящен книжному дизайну второй половины XX века. В коллекции много детских книг времен оттепели, например, рассказ о московском метро (тогда ещё с четырьмя ветками), чрезвычайное происшествие с обезьяной Чичи в казанском цирке и инструкция, как сделать из огурца крокодила Гену.
— @pishuteberu — Пишу тебе
Как открытки рассказывают о прошлом? Разбирая старые открытки, авторы проекта рассказывают о популярных театральных премьерах начала XX века, благотворительных инициативах Красного креста или студенческих бунтах времён революции 1905-1907 годов. А в рубрике «Путешествие с открыткой» можно прочесть, например, о нижегородском фуникулёре или первом каменном здании в Екатеринбурге.
— @sysblok — Системный Блокъ
В рубрике «цифровое наследие» Системный Блокъ рассказывает о технологиях и практиках цифрового сохранения культуры, будь то оцифровка граффити на храме Исиды или собрание музыки, сопровождавшей американские немые фильмы. А ещё пишет о том, как оцифровке помогают новые технологии: компьютерное зрение, 3D-моделирование и дополненная реальность.
🤖 «Системный Блокъ» @sysblok
Когда-то слово «архив» вызывало в мыслях образ пыльного библиотечного пространства, доступного избранным по пропускам. Теперь многое оцифровано, и изучать прошлое можно по расшифровкам дневников, сканам иллюстраций старых книг или фотографиям мозаик. В этой подборке — каналы с такими данными.
— @prozhito — Прожито
Проект, занимающийся исследованиями эго-документов, в первую очередь дневников. В электронной библиотеке представлено более 626 тысяч дневниковых записей XVIII-XX веков. «Прожито» позволяет изучать прошлое не только по учебникам истории или мемуарам известных личностей, но и через восприятие обычных людей: гимназистов, врачей, автомехаников.
— @vlesah — В ЛЕСАХ
Медиа про культурное наследие в регионах. Если все церкви в классическом стиле и памятники Ленину слились в вашей голове в одно, приходите читать про саркофаги от тульских оружейников, дома с привидениями и музей ЖЭК-арта. Можно не только читать, но и помогать: «В ЛЕСАХ» пишут в том числе о волонтёрских экспедициях, посвящённых сохранению наследия.
— @okartinki — о-картинки
Канал Центра исследований Оттепели посвящен книжному дизайну второй половины XX века. В коллекции много детских книг времен оттепели, например, рассказ о московском метро (тогда ещё с четырьмя ветками), чрезвычайное происшествие с обезьяной Чичи в казанском цирке и инструкция, как сделать из огурца крокодила Гену.
— @pishuteberu — Пишу тебе
Как открытки рассказывают о прошлом? Разбирая старые открытки, авторы проекта рассказывают о популярных театральных премьерах начала XX века, благотворительных инициативах Красного креста или студенческих бунтах времён революции 1905-1907 годов. А в рубрике «Путешествие с открыткой» можно прочесть, например, о нижегородском фуникулёре или первом каменном здании в Екатеринбурге.
— @sysblok — Системный Блокъ
В рубрике «цифровое наследие» Системный Блокъ рассказывает о технологиях и практиках цифрового сохранения культуры, будь то оцифровка граффити на храме Исиды или собрание музыки, сопровождавшей американские немые фильмы. А ещё пишет о том, как оцифровке помогают новые технологии: компьютерное зрение, 3D-моделирование и дополненная реальность.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
«Системный Блокъ» запускает мастерскую Дата-журналистики на «Летней Школе»!
Вы тоже любите данные, полевую кухню, сосны и исследования? В июле-августе «Летняя школа» на Волге открывает свой 21-й сезон. В этом году в ее программе и мастерская «Системного Блока».
Что такое дата-журналистика?
Данные (data) — это просто сырые сведения, зафиксированные на каком-то носителе. Например, статистика потребления воды в квартирах в течение суток. Сырые данные мало что значат для человека. Чтобы приобрести смысл, данные должны быть обработаны, обобщены и проинтерпретированы. Например, ежемесячная устойчивая корреляция потребления воды и просмотра вечерних телепрограмм по телевизору может дать нам какое-то новое знание. Обработанные данные, отвечающие на какой-то поставленный вопрос, — это уже информация. Дата-журналист работает с «датой» (данными) как с исходным материалом. Задача журналиста — как раз преобразование данных в информацию, доступную всем людям. Мы писали об этом с примерами.
🎓Для кого наша мастерская?
Мы ждем журналистов, дата-журналистов, студентов и выпускников медийных и других гуманитарных специальностей, а также программистов, аналитиков данных и визуализаторов, готовых попробовать себя в новой сфере.
✍🏼 Что будем делать?
Сначала учиться, а потом применять знания на практике. Программа состоит из образовательной и проектной части.
В программе участники нашей мастерской узнают, каким данным можно верить и какими источниками пользоваться, как сделать материал интересным, какие бывают виды графиков и как визуализировать данные?
В проектной части вас ждет хакатон. Мы сформируем из участников 10 редакций, которые пройдут полный цикл создания медиаматериала на базе подготовленных датасетов. Каждая команда завершит мастерскую с публикацией своего исследования в “Системном Блоке” или у наших партнеров.
🧑🏻💻 Кто делает мастерскую?
Нашими партнерами будут платформа «Если быть точным» @tochno_st, фокусирующаяся на социальных проблемах в России, и «Лаборатория университетской прозрачности» @uni_loup, исследующая качество образования и политику вузов. Образовательный партнер нашей мастерской — центр научной коммуникаций ИТМО @scicomm.
Нашими лекторами будут Ксюша Тихомирова — куратор дата-отдела «Системного Блока», Надя Андрианова — дизайнер в группе исследований Яндекса и дата-артист, Ксюша Орлова — дата специалистка в АНО Инфокультура, Настя Кокоурова — главный редактор «Если быть точным», Ксюша Бабихина — аналитик в проекте «Если быть точным», Илья Воронцов — исследователь, преподаватель, научный сотрудник института Общей генетики РАН
📍Когда и где?
Даты проведения: с 21 июля по 5 августа 2024 года на Волге недалеко от Дубны.
❗️Как к вам попасть?
Подать заявку на участие можно на странице нашей мастерской до 20 мая. Обучение бесплатное, на питание и проживание участников «Летняя школа» собирает добровольные взносы (рекомендованная сумма от 800 рублей в день с человека). Более подробно вы можете прочитать в FAQ.
🤖 «Системный Блокъ» @sysblok
Вы тоже любите данные, полевую кухню, сосны и исследования? В июле-августе «Летняя школа» на Волге открывает свой 21-й сезон. В этом году в ее программе и мастерская «Системного Блока».
Что такое дата-журналистика?
Данные (data) — это просто сырые сведения, зафиксированные на каком-то носителе. Например, статистика потребления воды в квартирах в течение суток. Сырые данные мало что значат для человека. Чтобы приобрести смысл, данные должны быть обработаны, обобщены и проинтерпретированы. Например, ежемесячная устойчивая корреляция потребления воды и просмотра вечерних телепрограмм по телевизору может дать нам какое-то новое знание. Обработанные данные, отвечающие на какой-то поставленный вопрос, — это уже информация. Дата-журналист работает с «датой» (данными) как с исходным материалом. Задача журналиста — как раз преобразование данных в информацию, доступную всем людям. Мы писали об этом с примерами.
🎓Для кого наша мастерская?
Мы ждем журналистов, дата-журналистов, студентов и выпускников медийных и других гуманитарных специальностей, а также программистов, аналитиков данных и визуализаторов, готовых попробовать себя в новой сфере.
✍🏼 Что будем делать?
Сначала учиться, а потом применять знания на практике. Программа состоит из образовательной и проектной части.
В программе участники нашей мастерской узнают, каким данным можно верить и какими источниками пользоваться, как сделать материал интересным, какие бывают виды графиков и как визуализировать данные?
В проектной части вас ждет хакатон. Мы сформируем из участников 10 редакций, которые пройдут полный цикл создания медиаматериала на базе подготовленных датасетов. Каждая команда завершит мастерскую с публикацией своего исследования в “Системном Блоке” или у наших партнеров.
🧑🏻💻 Кто делает мастерскую?
Нашими партнерами будут платформа «Если быть точным» @tochno_st, фокусирующаяся на социальных проблемах в России, и «Лаборатория университетской прозрачности» @uni_loup, исследующая качество образования и политику вузов. Образовательный партнер нашей мастерской — центр научной коммуникаций ИТМО @scicomm.
Нашими лекторами будут Ксюша Тихомирова — куратор дата-отдела «Системного Блока», Надя Андрианова — дизайнер в группе исследований Яндекса и дата-артист, Ксюша Орлова — дата специалистка в АНО Инфокультура, Настя Кокоурова — главный редактор «Если быть точным», Ксюша Бабихина — аналитик в проекте «Если быть точным», Илья Воронцов — исследователь, преподаватель, научный сотрудник института Общей генетики РАН
📍Когда и где?
Даты проведения: с 21 июля по 5 августа 2024 года на Волге недалеко от Дубны.
❗️Как к вам попасть?
Подать заявку на участие можно на странице нашей мастерской до 20 мая. Обучение бесплатное, на питание и проживание участников «Летняя школа» собирает добровольные взносы (рекомендованная сумма от 800 рублей в день с человека). Более подробно вы можете прочитать в FAQ.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Летняя школа
Мастерская дата-журналистики от издания «Системный Блокъ»
Наша цель вдохновить вас на использование технологий анализа и визуализации данных в ваших исследованиях. Мы поможем освоить нужные навыки работы с базовыми инструментами по анализу данных и визуализации. Вы получите возможность реализовать проект на мастерской…
От Гарри Поттера до Стихов.ру: лучшие материалы «Системного Блока» о НКРЯ
Национальному корпусу русского языка (НКРЯ🦆) исполнилось 20 лет!🎉 Как развивается главная цифровая коллекция текстов на русском языке, что в ней есть и что она дает науке?
Корпус для всех: как используют НКРЯ
Зачем нужен корпус? Ответ на этот вопрос дают школьники, студенты-лингвисты и учёные. В статье рассказано о самых разных исследованиях: от сложностей перевода на другой язык культурных реалий на примере книг Набокова до возникновения фразы «ибо нефиг» и особенностей применения частного и местного падежей в современном русском языке.
От древнерусского до корпуса блогов: как изменился Национальный корпус русского языка после редизайна
В последние годы НКРЯ преобразился: дизайн стал удобнее и современнее, появилась мобильная версия. Изменения были не только внешними: добавились новые инструменты и новые корпуса, например, блогов и социальных сетей (в том числе интернет-сленга), литературы для детей от 2 до 15 лет (там можно найти «Гарри Поттера» и «Вафельное сердце»).
Что мы узнали об ударении в русском языке и о наивной поэзии из корпуса stihi.ru
НКРЯ — не единый массив текстов, а сложная структура, включающая в себя разные корпуса: параллельные, исторические, мультимедийный… Эта статья рассказывает об акцентологическом корпусе, полезном для изучения ударений.
Тест: Узнаете ли вы подкорпус НКРЯ по характерным для него словам?
Какие слова чаще встречаются в анекдотах, а какие — в деловых документах? Попробуйте проверить свою интуицию, разбираясь в жанрах, тематиках и стилях текстов, а заодно познакомьтесь с корпусами НКРЯ поближе🙂
Русско-китайский корпус НКРЯ, или Как превратить ботвинью в гаспачо
Первый параллельный корпус — русско-английский — появился в НКРЯ в 2005 году. Сейчас в его составе уже 28 параллельных корпусов. Русско-китайский корпус был запущен в 2016 году. Он содержит более 1000 текстов и поддерживает ввод запроса кириллицей, иероглифами и пиньинем — китайской транскрипцией.
Я/МЫ НКРЯ: что происходи(ло) с национальным корпусом в 2019
В 2019 году будущее НКРЯ было неясным: в какой-то момент перестали работать некоторые функции, и лингвисты забили тревогу. Проблемы в итоге решились, а материал «Системного Блока» про историю НКРЯ и сложности поддержки настолько масштабного проекта — остался. Сегодня это скорее исторический документ, но все равно интересно вспомнить, как лингвисты и просто неравнодушные люди встали на защиту корпуса.
🤖 «Системный Блокъ» @sysblok
Национальному корпусу русского языка (НКРЯ🦆) исполнилось 20 лет!🎉 Как развивается главная цифровая коллекция текстов на русском языке, что в ней есть и что она дает науке?
Корпус для всех: как используют НКРЯ
Зачем нужен корпус? Ответ на этот вопрос дают школьники, студенты-лингвисты и учёные. В статье рассказано о самых разных исследованиях: от сложностей перевода на другой язык культурных реалий на примере книг Набокова до возникновения фразы «ибо нефиг» и особенностей применения частного и местного падежей в современном русском языке.
От древнерусского до корпуса блогов: как изменился Национальный корпус русского языка после редизайна
В последние годы НКРЯ преобразился: дизайн стал удобнее и современнее, появилась мобильная версия. Изменения были не только внешними: добавились новые инструменты и новые корпуса, например, блогов и социальных сетей (в том числе интернет-сленга), литературы для детей от 2 до 15 лет (там можно найти «Гарри Поттера» и «Вафельное сердце»).
Что мы узнали об ударении в русском языке и о наивной поэзии из корпуса stihi.ru
НКРЯ — не единый массив текстов, а сложная структура, включающая в себя разные корпуса: параллельные, исторические, мультимедийный… Эта статья рассказывает об акцентологическом корпусе, полезном для изучения ударений.
Тест: Узнаете ли вы подкорпус НКРЯ по характерным для него словам?
Какие слова чаще встречаются в анекдотах, а какие — в деловых документах? Попробуйте проверить свою интуицию, разбираясь в жанрах, тематиках и стилях текстов, а заодно познакомьтесь с корпусами НКРЯ поближе🙂
Русско-китайский корпус НКРЯ, или Как превратить ботвинью в гаспачо
Первый параллельный корпус — русско-английский — появился в НКРЯ в 2005 году. Сейчас в его составе уже 28 параллельных корпусов. Русско-китайский корпус был запущен в 2016 году. Он содержит более 1000 текстов и поддерживает ввод запроса кириллицей, иероглифами и пиньинем — китайской транскрипцией.
Я/МЫ НКРЯ: что происходи(ло) с национальным корпусом в 2019
В 2019 году будущее НКРЯ было неясным: в какой-то момент перестали работать некоторые функции, и лингвисты забили тревогу. Проблемы в итоге решились, а материал «Системного Блока» про историю НКРЯ и сложности поддержки настолько масштабного проекта — остался. Сегодня это скорее исторический документ, но все равно интересно вспомнить, как лингвисты и просто неравнодушные люди встали на защиту корпуса.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Системный Блокъ
Корпус для всех: как используют НКРЯ - Системный Блокъ
Как применяют Национальный корпус русского языка (НКРЯ): от школьных исследований до изучения перевода культурных реалий?
Тест: Угадайте русского классика по одному слову!
Продолжаем праздновать День рождения НКРЯ! В честь него подготовили для вас тест по словам, по которым можно узнать русских писателей.
Словари языка писателей существовали и до цифровой эпохи. Например, «Словарь языка Пушкина» создавался почти век и собирался вручную. А он насчитывает 20 тысяч слов! Сегодня на смену таким словарям пришли корпуса писателей, в первую очередь — в составе НКРЯ.
Филолог Борис Орехов использовал НКРЯ и метод извлечения ключевых слов TF-IDF для изучения русской литературы XIX века. Если тоже хотите узнать или вспомнить уникальные слова в произведениях русских писателей, проходите тест и проверьте, в чьих текстах раздавалось «хохотание» и происходило «требоисправление».
🤖 «Системный Блокъ» @sysblok
Продолжаем праздновать День рождения НКРЯ! В честь него подготовили для вас тест по словам, по которым можно узнать русских писателей.
Словари языка писателей существовали и до цифровой эпохи. Например, «Словарь языка Пушкина» создавался почти век и собирался вручную. А он насчитывает 20 тысяч слов! Сегодня на смену таким словарям пришли корпуса писателей, в первую очередь — в составе НКРЯ.
Филолог Борис Орехов использовал НКРЯ и метод извлечения ключевых слов TF-IDF для изучения русской литературы XIX века. Если тоже хотите узнать или вспомнить уникальные слова в произведениях русских писателей, проходите тест и проверьте, в чьих текстах раздавалось «хохотание» и происходило «требоисправление».
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Системный Блокъ
Тест: угадайте любимые слова известных писателей
«Системный Блокъ» публикует тест к 20-летию Национального корпуса русского языка (НКРЯ). Попробуйте узнать автора по характерным для него словам, которые можно найти с помощью НКРЯ.
Две новых языковых модели и обучающая выборка в 15 триллионов токенов: дайджест новостей из мира ИИ
Компания Snowflake выпустила самую большую языковую модель, открытую для коммерческого использования. Разработчикам доступна новая обучающая выборка из 15 триллионов токенов. Microsoft представила новое поколение компактной модели Phi. Рассказываем, что произошло в мире ИИ на прошлой неделе.
Доступна обучающая выборка с 15 триллионами токенов
Опубликована новая выборка текстов для обучения языковых моделей — FineWeb. Она содержит отфильтрованные англоязычные тексты разных веб-сайтов и покрывает период с лета 2013 года до начала весны 2024 года. Мультиязычную версию обещают выложить в ближайшее время. Всего в выборке 15 триллионов токенов (это часть слова или слово). Для проверки качества данных на части выборки было обучено несколько языковых моделей. Их качество получилось выше, чем у тех, которые обучали на других известных наборах данных (C4, Pile, Dolma и другие).
Новая самая большая публичная LLM
Компания Snowflake выпустила языковую модель Arctic с 480 миллиардами параметров. Модель использует архитектуру Mixture of Experts. Иными словами, в процессе её работы задействована только часть всех параметров (какая именно — модель выбирает в зависимости от входных данных). В случае Arctic используется всего лишь 3,5% параметров. По качеству она сопоставима с LLama 3 70B. На данный момент Arctic — самая большая модель, которую можно использовать в коммерческих целях без каких-либо ограничений.
Phi-3 — маленькая, но умная языковая модель
Компания Microsoft выпустила третье поколение своих компактных языковых моделей Phi. Модель Phi-3 выделяется относительно небольшим размером: 3,8 миллиарда параметров (для сравнения самая большая на текущий момент публичная модель в 126 раз больше) и высокими показателями в основных тестах. По качеству она сопоставима с недавно вышедшей LLama 3 с восемью миллиардами параметров. По заявлениям Microsoft, этого удалось достичь с помощью обучения модели на данных высокого качества: часть данных — сильно отфильтрованный набор текстов из интернета, другая часть — данные, сгенерированные с помощью GPT-4. Однако в сообществе исследователей и разработчиков некоторые относятся к возможностям Phi-3 скептически: критики подозревают, что в обучающих данных присутствовали тексты, на которых её впоследствии тестировали. Такие же дискуссии вызвали и её предшественники, Phi-1 и Phi-2.
🤖 «Системный Блокъ» @sysblok
Компания Snowflake выпустила самую большую языковую модель, открытую для коммерческого использования. Разработчикам доступна новая обучающая выборка из 15 триллионов токенов. Microsoft представила новое поколение компактной модели Phi. Рассказываем, что произошло в мире ИИ на прошлой неделе.
Доступна обучающая выборка с 15 триллионами токенов
Опубликована новая выборка текстов для обучения языковых моделей — FineWeb. Она содержит отфильтрованные англоязычные тексты разных веб-сайтов и покрывает период с лета 2013 года до начала весны 2024 года. Мультиязычную версию обещают выложить в ближайшее время. Всего в выборке 15 триллионов токенов (это часть слова или слово). Для проверки качества данных на части выборки было обучено несколько языковых моделей. Их качество получилось выше, чем у тех, которые обучали на других известных наборах данных (C4, Pile, Dolma и другие).
Новая самая большая публичная LLM
Компания Snowflake выпустила языковую модель Arctic с 480 миллиардами параметров. Модель использует архитектуру Mixture of Experts. Иными словами, в процессе её работы задействована только часть всех параметров (какая именно — модель выбирает в зависимости от входных данных). В случае Arctic используется всего лишь 3,5% параметров. По качеству она сопоставима с LLama 3 70B. На данный момент Arctic — самая большая модель, которую можно использовать в коммерческих целях без каких-либо ограничений.
Phi-3 — маленькая, но умная языковая модель
Компания Microsoft выпустила третье поколение своих компактных языковых моделей Phi. Модель Phi-3 выделяется относительно небольшим размером: 3,8 миллиарда параметров (для сравнения самая большая на текущий момент публичная модель в 126 раз больше) и высокими показателями в основных тестах. По качеству она сопоставима с недавно вышедшей LLama 3 с восемью миллиардами параметров. По заявлениям Microsoft, этого удалось достичь с помощью обучения модели на данных высокого качества: часть данных — сильно отфильтрованный набор текстов из интернета, другая часть — данные, сгенерированные с помощью GPT-4. Однако в сообществе исследователей и разработчиков некоторые относятся к возможностям Phi-3 скептически: критики подозревают, что в обучающих данных присутствовали тексты, на которых её впоследствии тестировали. Такие же дискуссии вызвали и её предшественники, Phi-1 и Phi-2.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
huggingface.co
HuggingFaceFW/fineweb · Datasets at Hugging Face
We’re on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science.
170 лет школьной программы: проект «Список чтения»
Цель проекта «Список чтения» — представить состав школьной программы по литературе на протяжении 170 лет и проследить, как он менялся. «Системный Блокъ» рассказывает о проекте Высшей школы экономики, который будет партнером на мастерской Дата-журналистики на «Летней Школе».
Что такое «Список чтения»?
Созданная в 2023 году интерактивная карта — результат исследования учебных программ по литературе с 1852 по 2023 год. Идея проекта — показать содержание школьной программы по литературе в детализированном и понятном формате. Авторы использовали два датасета, размещенных в электронном репозитории ИРЛИ РАН, а также некоторые данные собирали и подготавливали самостоятельно.
Что мы узнали из «Списка чтения»?
Сайт проекта состоит из двух разделов. В разделе «Таймлайн» находится график, отражающий количество изучаемых авторов и произведений в течение каждого года. Например, в 1870-х изучались всего 14 авторов и 40 произведений, а в 1920-х — уже 54 автора и 183 произведения. В разделе «Топы» собраны авторы и книги-долгожители, а также писатели с наибольшим количеством произведений. Например, «Евгений Онегин» Пушкина изучался практически на всем протяжении исследуемого периода, а татарского писателя К. Наджми проходили лишь в 1932 году.
Что дальше?
В «Списке чтения» представлены три среза: исторический, литературоведческий и социологический. Проект помогает понять, как складывается канон (устойчивый набор текстов), и изучить влияние школьного материала на социокультурную атмосферу конкретного исторического периода. Одно из возможных направлений исследования — соотнесение программы с историческими реалиями, с задачами, которые стоят или стояли перед образованием в соответствующую эпоху.
Более подробно об устройстве проекта, его ограничениях и будущих улучшениях читайте в полной версии статьи и на сайте «Списка чтения».
Время чтения: 9 минут.
🤖 «Системный Блокъ» @sysblok
Цель проекта «Список чтения» — представить состав школьной программы по литературе на протяжении 170 лет и проследить, как он менялся. «Системный Блокъ» рассказывает о проекте Высшей школы экономики, который будет партнером на мастерской Дата-журналистики на «Летней Школе».
Что такое «Список чтения»?
Созданная в 2023 году интерактивная карта — результат исследования учебных программ по литературе с 1852 по 2023 год. Идея проекта — показать содержание школьной программы по литературе в детализированном и понятном формате. Авторы использовали два датасета, размещенных в электронном репозитории ИРЛИ РАН, а также некоторые данные собирали и подготавливали самостоятельно.
Что мы узнали из «Списка чтения»?
Сайт проекта состоит из двух разделов. В разделе «Таймлайн» находится график, отражающий количество изучаемых авторов и произведений в течение каждого года. Например, в 1870-х изучались всего 14 авторов и 40 произведений, а в 1920-х — уже 54 автора и 183 произведения. В разделе «Топы» собраны авторы и книги-долгожители, а также писатели с наибольшим количеством произведений. Например, «Евгений Онегин» Пушкина изучался практически на всем протяжении исследуемого периода, а татарского писателя К. Наджми проходили лишь в 1932 году.
Что дальше?
В «Списке чтения» представлены три среза: исторический, литературоведческий и социологический. Проект помогает понять, как складывается канон (устойчивый набор текстов), и изучить влияние школьного материала на социокультурную атмосферу конкретного исторического периода. Одно из возможных направлений исследования — соотнесение программы с историческими реалиями, с задачами, которые стоят или стояли перед образованием в соответствующую эпоху.
Более подробно об устройстве проекта, его ограничениях и будущих улучшениях читайте в полной версии статьи и на сайте «Списка чтения».
Время чтения: 9 минут.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Системный Блокъ
Обзор проекта «Список чтения» от НИУ ВШЭ
«Системный Блокъ» рассказывает о проекте Высшей школы экономики «Список чтения», цель которого — проанализировать и визуализировать состав учебных программ по литературе с 1852 по 2023 год.
От трех шагов к чтению до разговора о Большом терроре: подборка «Системного Блока» про образование
Многие блогеры «Системного Блока» преподают в школах или университетах, поэтому образование – одна из ключевых тем в их текстах. В этой подборке — четыре важных материала о теории и практике в обучении.
Как дети учатся читать
Если речь в детстве «приходит сама», то чтению ребенка нужно научить. В своем блоге Анастасия Лопухина рассказывала, как дети учатся читать и что знают об этом современные когнитивные науки. Например, в обучении чтению есть три шага: «взлом» орфографического кода, эффективное чтение отдельных слов и понимание текста. Подробнее о каждом из них узнаете из поста.
Как провести урок истории на основе цифрового архива «Прожито»
Дневники цифровой коллекции «Прожито» могут превратить урок в исследование локальной истории или событий мирового масштаба. Например, в коллекции дневников можно найти целых 223 записи 1945 года о бомбардировке Хиросимы и Нагасаки и изучить, как её восприняли в СССР. О других вариантах применения «Прожито» на уроке истории узнаете из блога Юлии Папановой.
Как увлечь школьников историей страны
Ещё один вариант разнообразить уроки — обратиться к электронным базам по истории. Юлия Папанова рассказала о таком методе на примере цифровых архивов ХМАО. Благодаря ним в рамках разговора о большом терроре можно изучить архивно-следственные дела семей. Изучая другие темы, угадывать, как раньше применялись предметы быта и культа из музейной коллекции.
Как работают цифровые гуманитарии
В DH-магистратуре в ИТМО люди учатся делать и проекты, и исследования, и совмещение этих двух подходов может многому научить. Цифровые гуманитарии умеют превращать культуру в коллекцию образцов, выставленных в музее, а науку — раскладывать на схемы, которые вытравят всё живое из открытий и сомнений. О том, с какими последствиями цифровизации работают студенты и как с этим связан «Пушкин Цифровой», можно узнать из материала на сайте.
🤖 «Системный Блокъ» @sysblok
Многие блогеры «Системного Блока» преподают в школах или университетах, поэтому образование – одна из ключевых тем в их текстах. В этой подборке — четыре важных материала о теории и практике в обучении.
Как дети учатся читать
Если речь в детстве «приходит сама», то чтению ребенка нужно научить. В своем блоге Анастасия Лопухина рассказывала, как дети учатся читать и что знают об этом современные когнитивные науки. Например, в обучении чтению есть три шага: «взлом» орфографического кода, эффективное чтение отдельных слов и понимание текста. Подробнее о каждом из них узнаете из поста.
Как провести урок истории на основе цифрового архива «Прожито»
Дневники цифровой коллекции «Прожито» могут превратить урок в исследование локальной истории или событий мирового масштаба. Например, в коллекции дневников можно найти целых 223 записи 1945 года о бомбардировке Хиросимы и Нагасаки и изучить, как её восприняли в СССР. О других вариантах применения «Прожито» на уроке истории узнаете из блога Юлии Папановой.
Как увлечь школьников историей страны
Ещё один вариант разнообразить уроки — обратиться к электронным базам по истории. Юлия Папанова рассказала о таком методе на примере цифровых архивов ХМАО. Благодаря ним в рамках разговора о большом терроре можно изучить архивно-следственные дела семей. Изучая другие темы, угадывать, как раньше применялись предметы быта и культа из музейной коллекции.
Как работают цифровые гуманитарии
В DH-магистратуре в ИТМО люди учатся делать и проекты, и исследования, и совмещение этих двух подходов может многому научить. Цифровые гуманитарии умеют превращать культуру в коллекцию образцов, выставленных в музее, а науку — раскладывать на схемы, которые вытравят всё живое из открытий и сомнений. О том, с какими последствиями цифровизации работают студенты и как с этим связан «Пушкин Цифровой», можно узнать из материала на сайте.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Подборка каналов о современном образовании от издания «Системный Блокъ»
Даже если вы уже окончили школу и получили профессиональное образование, вам все равно придется учиться. Непрерывное обучение — это не просто тренд, а новая норма в мире активного развития цифровых технологий и постоянных социальных изменений. Как учатся современные люди? Что такое EdTech? Чем занимаются педагогические дизайнеры? Системный Блокъ сделал для вас подборку каналов о современном образовании.
— @ru_education — Образование, которое мы заслужили
Канал для тех, кто хочет быстро погрузиться в EdTech во всем его разнообразии. Здесь вы найдете новости, обзоры кейсов, а также размышления автора — Михаила Свердлова.
— @LXD_education — д*ИИ*зайн Образования
Канал посвящен педагогическим инновациям — в первую очередь цифровым. Автор канала Андрей Комиссаров рассказывает о своем опыте разработки образовательных инструментов для педагогов и учеников на основе искусственного интеллекта. А ещё здесь обсуждаются этичность использования геймификации, идеи для школьных проектов на основе поиска и визуализации данных и разные инструменты педагогического дизайна.
— @edunetflix — Netflix в сфере образования
Как выглядит современное обучение? Как сделать его эффективным? И как доказать эту эффективность бизнесу? EdTech-продакт Григорий Волчков делится наблюдениями в работе, быту и видеоиграх. Рассказывает о современных образовательных приложениях и приглашает учителей и методистов также делиться своим опытом на канале.
— @elearningskills — Царёва в Курсе
Канал Анны Царёвой для методистов, методологов, педагогических дизайнеров, дизайнеров образовательного опыта и всех, кто занимается созданием обучения. Здесь собраны профессиональные гайды, схемы, а в рубрике «Спросите методиста» автор канала отвечает на вопросы подписчиков. Какие навыки необходимы методисту, чтобы быть востребованным? Как активизировать учебный чат? Чем обусловлена любовь педагогов к излишней академичности?
— @kaktomogu — Учусь как умею
Заметки о том, как учатся взрослые люди. Автор канала Лина Адамаускене изучает философию познания и помогает взрослым осваивать новые профессии. Пишет о трудностях, с которыми сталкиваются ученики, и высказывает критику современному миру, где постоянное обучение и переобучение стало необходимым. Как возвращаться в учебу после долгого молчания? Что делать, если в середине долгосрочного обучения надоело учиться? Если вам знакомы синдром самозванца и боязнь белого листа, если бывает трудно понять новый материал — загляните в этот канал.
— @sonyaaboutcam — over the river cam
Блог Сони Смысловой об образовании, а также о философии, политике, социологии применительно к обучению. Автор рассказывает о прочитанных книгах, о своем опыте обучения в Кембридже и делится интересными находками. Например, исследованием вопроса «почему студенты не вовлекаются в онлайн-обучение?» или статьей, в которой анализируются компетенции, необходимые для дизайнера педагогического опыта.
— @sysblok — Системный Блокъ
Ваш виртуальный краш, проводник по миру цифровых технологий в образовании, искусстве и гуманитарных науках. Как использовать цифровые архивы и базы данных по истории для школьных проектов? Как дети учатся читать и что об этом говорит наука? Как цифровые технологии помогают преодолеть гендерное неравенство в образовании? В постах Системного Блока вы найдете обзоры исследований и практические советы для преподавателей.
🤖 «Системный Блокъ» @sysblok
Даже если вы уже окончили школу и получили профессиональное образование, вам все равно придется учиться. Непрерывное обучение — это не просто тренд, а новая норма в мире активного развития цифровых технологий и постоянных социальных изменений. Как учатся современные люди? Что такое EdTech? Чем занимаются педагогические дизайнеры? Системный Блокъ сделал для вас подборку каналов о современном образовании.
— @ru_education — Образование, которое мы заслужили
Канал для тех, кто хочет быстро погрузиться в EdTech во всем его разнообразии. Здесь вы найдете новости, обзоры кейсов, а также размышления автора — Михаила Свердлова.
— @LXD_education — д*ИИ*зайн Образования
Канал посвящен педагогическим инновациям — в первую очередь цифровым. Автор канала Андрей Комиссаров рассказывает о своем опыте разработки образовательных инструментов для педагогов и учеников на основе искусственного интеллекта. А ещё здесь обсуждаются этичность использования геймификации, идеи для школьных проектов на основе поиска и визуализации данных и разные инструменты педагогического дизайна.
— @edunetflix — Netflix в сфере образования
Как выглядит современное обучение? Как сделать его эффективным? И как доказать эту эффективность бизнесу? EdTech-продакт Григорий Волчков делится наблюдениями в работе, быту и видеоиграх. Рассказывает о современных образовательных приложениях и приглашает учителей и методистов также делиться своим опытом на канале.
— @elearningskills — Царёва в Курсе
Канал Анны Царёвой для методистов, методологов, педагогических дизайнеров, дизайнеров образовательного опыта и всех, кто занимается созданием обучения. Здесь собраны профессиональные гайды, схемы, а в рубрике «Спросите методиста» автор канала отвечает на вопросы подписчиков. Какие навыки необходимы методисту, чтобы быть востребованным? Как активизировать учебный чат? Чем обусловлена любовь педагогов к излишней академичности?
— @kaktomogu — Учусь как умею
Заметки о том, как учатся взрослые люди. Автор канала Лина Адамаускене изучает философию познания и помогает взрослым осваивать новые профессии. Пишет о трудностях, с которыми сталкиваются ученики, и высказывает критику современному миру, где постоянное обучение и переобучение стало необходимым. Как возвращаться в учебу после долгого молчания? Что делать, если в середине долгосрочного обучения надоело учиться? Если вам знакомы синдром самозванца и боязнь белого листа, если бывает трудно понять новый материал — загляните в этот канал.
— @sonyaaboutcam — over the river cam
Блог Сони Смысловой об образовании, а также о философии, политике, социологии применительно к обучению. Автор рассказывает о прочитанных книгах, о своем опыте обучения в Кембридже и делится интересными находками. Например, исследованием вопроса «почему студенты не вовлекаются в онлайн-обучение?» или статьей, в которой анализируются компетенции, необходимые для дизайнера педагогического опыта.
— @sysblok — Системный Блокъ
Ваш виртуальный краш, проводник по миру цифровых технологий в образовании, искусстве и гуманитарных науках. Как использовать цифровые архивы и базы данных по истории для школьных проектов? Как дети учатся читать и что об этом говорит наука? Как цифровые технологии помогают преодолеть гендерное неравенство в образовании? В постах Системного Блока вы найдете обзоры исследований и практические советы для преподавателей.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
«Воскрешение» исторических личностей и лекция от суперзвезды: как использовать дипфейки в образовании
Эйнштейн объясняет старшеклассникам теорию относительности, Маяковский читает стихи у доски, а у педагогов остаётся время на саморазвитие. Как дипфейки могут сделать учебный процесс интереснее?
Кратко: о чем статья?
Дипфейк (англ. deepfake) — это технология создания реалистичных аудио, фото и видео на основе искусственного интеллекта. Сегодня она встречаются в рекламе и кино, но можно использовать её и в сфере образования.
Например, при разработке онлайн-курса. Преподавателю достаточно записать только первую лекцию, а остальную информацию, загруженную в программу, озвучит его цифровой двойник — дипфейк. Подобный эксперимент уже провели в СПбГУ.
Другой вариант использования – «подключение» к уроку исторических личностей. Как у издательства «Эксмо», которое в 2022 провело книжное шоу «Что читать дальше». В нём «Анна Ахматова», «Эдгар По» и «Михаил Булгаков» рассказали о книжных новинках сезона.
Список нейросетей для создания дипфейков варьируется от бесплатных Zao и Doublicat до платных Deepfakes web β и Synthesia. Узнать об особенностях каждой из них и посмотреть на Арнольда Шварцнегера в роли «Системного Блока» можно на сайте.
Время чтения: 9 минут.
🤖 «Системный Блокъ» @sysblok
Эйнштейн объясняет старшеклассникам теорию относительности, Маяковский читает стихи у доски, а у педагогов остаётся время на саморазвитие. Как дипфейки могут сделать учебный процесс интереснее?
Кратко: о чем статья?
Дипфейк (англ. deepfake) — это технология создания реалистичных аудио, фото и видео на основе искусственного интеллекта. Сегодня она встречаются в рекламе и кино, но можно использовать её и в сфере образования.
Например, при разработке онлайн-курса. Преподавателю достаточно записать только первую лекцию, а остальную информацию, загруженную в программу, озвучит его цифровой двойник — дипфейк. Подобный эксперимент уже провели в СПбГУ.
Другой вариант использования – «подключение» к уроку исторических личностей. Как у издательства «Эксмо», которое в 2022 провело книжное шоу «Что читать дальше». В нём «Анна Ахматова», «Эдгар По» и «Михаил Булгаков» рассказали о книжных новинках сезона.
Список нейросетей для создания дипфейков варьируется от бесплатных Zao и Doublicat до платных Deepfakes web β и Synthesia. Узнать об особенностях каждой из них и посмотреть на Арнольда Шварцнегера в роли «Системного Блока» можно на сайте.
Время чтения: 9 минут.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Системный Блокъ
Как используют дипфейки в образовании?
Дипфейки — это новый тренд в обучении. Эйнштейн объясняет старшеклассникам теорию относительности. Маяковский читает стихи у доски. Ученик «обменивается» телом с учителем, а у педагогов остаётся время на саморазвитие. Как ещё выглядит образование, в котором…
Тест: угадайте город с почтовой открытки
Отличите ли вы Псков от Варшавы, а Вильнюс — от Самары? Узнаете ли город по фотографии начала века? Пройдите новый тест и отгадайте, где были сделаны фотографии достопримечательностей и пейзажей.
В этом тесте мы продолжаем исследовать цифровой корпус почтовых открыток проекта «Пишу тебе», в котором собрано более 45000 расшифрованных текстов открыток.
🤖 «Системный Блокъ» @sysblok
Отличите ли вы Псков от Варшавы, а Вильнюс — от Самары? Узнаете ли город по фотографии начала века? Пройдите новый тест и отгадайте, где были сделаны фотографии достопримечательностей и пейзажей.
В этом тесте мы продолжаем исследовать цифровой корпус почтовых открыток проекта «Пишу тебе», в котором собрано более 45000 расшифрованных текстов открыток.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Какой город запечатлен на открытке 1915 года?
Anonymous Quiz
37%
Это точно Москва!
25%
Нет, это Санкт-Петербург…
37%
Это вообще не в России, это Вена.
Безмолвные свидетели: как нечеловеческая ДНК помогает криминалистам
Помните, как в сериале BBC Шерлок Холмс по составу налипшей на кроссовки пыльцы выясняет, где жил их владелец? Это не фантазия сценариста, а научный метод геолокации, которому больше 55 лет. В нашем материале рассказываем, как по следам пыльцы раскрывают преступления, зачем криминалистам ДНК растений и можно ли по пыли на вашей двери определить, где вы живёте.
🌺 Почему пыльца?
Пыльца незаметна и крайне устойчива. Ни 20 миллионов лет, ни стирка с отбеливателем не избавят вашу одежду от её следов полностью: спорополленин, покрывающий пыльцевое зерно, — одна из самых химически стабильных органических субстанций, по которой можно выяснить регион происхождения образца. Это помогает отследить трафик наркотиков и ввоз санкционных товаров или доказать, что бабочка-репейница, которую вы встретили на побережье Испании, зимовала в Африке и побывала в Сахаре.
🧬 А ДНК зачем?
Определить видовую принадлежность растения, глядя на пыльцу, не всегда возможно. К счастью, для этого есть секвенирование ДНК. Небольшой максимально информативный фрагмент генома образца (баркод) прицельно прочитывают, а затем сравнивают с известными баркодами из базы данных. Это, конечно, нужно не только криминалистам. С помощью такого метода идентифицируют патогены, находят новые виды, следят за биоразнообразием и состоянием экосистем, проверяют составы продуктов и растительных препаратов. Так что библиотеки баркодов собираются совместными усилиями разных специалистов.
🔎 Можно ли верить таким показаниям?
В криминалистике эти методы пока применяются не очень активно, но предварительные исследования вдохновляют. Например, в Китае так опознали тело женщины, которая не числилась в местном списке пропавших. Криминалисты заглянули к ней в легкие, поскольку часть пыльцевых зёрен, попавших в дыхательные пути, остаётся в них навсегда. Поэтому человек, долгое время проживший в одном районе, оказывается «помечен» пыльцой окрестных растений. Этот метод сузил поиски до двух провинций — женщину удалось найти в списках пропавших в одной из них.
Подробнее об исследованиях пыльцы и ДНК, а также о том, как грязь с ботинок помогла раскрыть преступление в 1969 году, узнаете из полной версии статьи.
Время чтения: 15 минут.
🤖 «Системный Блокъ» @sysblok
Помните, как в сериале BBC Шерлок Холмс по составу налипшей на кроссовки пыльцы выясняет, где жил их владелец? Это не фантазия сценариста, а научный метод геолокации, которому больше 55 лет. В нашем материале рассказываем, как по следам пыльцы раскрывают преступления, зачем криминалистам ДНК растений и можно ли по пыли на вашей двери определить, где вы живёте.
🌺 Почему пыльца?
Пыльца незаметна и крайне устойчива. Ни 20 миллионов лет, ни стирка с отбеливателем не избавят вашу одежду от её следов полностью: спорополленин, покрывающий пыльцевое зерно, — одна из самых химически стабильных органических субстанций, по которой можно выяснить регион происхождения образца. Это помогает отследить трафик наркотиков и ввоз санкционных товаров или доказать, что бабочка-репейница, которую вы встретили на побережье Испании, зимовала в Африке и побывала в Сахаре.
🧬 А ДНК зачем?
Определить видовую принадлежность растения, глядя на пыльцу, не всегда возможно. К счастью, для этого есть секвенирование ДНК. Небольшой максимально информативный фрагмент генома образца (баркод) прицельно прочитывают, а затем сравнивают с известными баркодами из базы данных. Это, конечно, нужно не только криминалистам. С помощью такого метода идентифицируют патогены, находят новые виды, следят за биоразнообразием и состоянием экосистем, проверяют составы продуктов и растительных препаратов. Так что библиотеки баркодов собираются совместными усилиями разных специалистов.
🔎 Можно ли верить таким показаниям?
В криминалистике эти методы пока применяются не очень активно, но предварительные исследования вдохновляют. Например, в Китае так опознали тело женщины, которая не числилась в местном списке пропавших. Криминалисты заглянули к ней в легкие, поскольку часть пыльцевых зёрен, попавших в дыхательные пути, остаётся в них навсегда. Поэтому человек, долгое время проживший в одном районе, оказывается «помечен» пыльцой окрестных растений. Этот метод сузил поиски до двух провинций — женщину удалось найти в списках пропавших в одной из них.
Подробнее об исследованиях пыльцы и ДНК, а также о том, как грязь с ботинок помогла раскрыть преступление в 1969 году, узнаете из полной версии статьи.
Время чтения: 15 минут.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Системный Блокъ
Криминалистическая биоинформатика: как пыльца помогает раскрывать преступления
«Системный Блокъ» рассказывает, как по следам пыльцы раскрывают преступления, зачем криминалистам ДНК растений и можно ли по пыли на вашей двери определить, где вы живёте.
«Объясните так, чтобы понял пятиклассник» — как узнать, насколько легко читать текст? Рассказываем о сервисе «Текстометр»
Исследовательница Антонина Лапошина из Института Пушкина разработала онлайн-инструмент для оценки сложности текстов на русском языке: «Текстометр» стал доступен пользователям в 2021 году.
Сайт позволяет вставить в него текст и затем выставляет балл по уровню сложности чтения. Доступно два режима оценивания: для носителей русского языка и для изучающих русский как иностранный. Шкала сложности для каждого режима своя: для носителей сайт показывает минимальный возраст или курс вуза предполагаемых читателей, а для иностранцев выдает уровень от А1 до С2 по международной шкале CEFR. Также «Текстометр» отображает некоторые метрики текста: например, списки частотных и устаревших слов.
Сервис не просто обобщает уже известные методики анализа читаемости: автор «Текстометра» провела собственные эксперименты и улучшила алгоритм оценки. Об одном из исследований мы уже рассказывали: пользователей сайта Пушкинского университета просили сравнивать по сложности тексты из учебников русского как иностранного. Благодаря ответам удалось уточнить классификацию этих текстов по уровню сложности.
В другом исследовании участвовали дети: с помощью айтрекинга лингвисты оценивали, что влияет на скорость восприятия текста маленькими читателями. В результате самым важным параметром оказалась частотность встречающихся слов — в то время как в классических формулах оценки читаемости учитываются другие признаки, в частности, длина предложений и слов.
Подробнее о способах анализа сложности текста вы можете прочитать в нашей статье. А сейчас предлагаем читателям попробовать себя в роли программы-анализатора: как вы думаете, что сложнее читать — «Котлован» Андрея Платонова или «Школу для дураков» Саши Соколова? Можете ответить интуитивно или посмотреть фрагменты романов в комментариях.
Отмечайте в опросе ниже, а вечером мы опубликуем вердикт «Текстометра»!
🤖 «Системный Блокъ» @sysblok
Исследовательница Антонина Лапошина из Института Пушкина разработала онлайн-инструмент для оценки сложности текстов на русском языке: «Текстометр» стал доступен пользователям в 2021 году.
Сайт позволяет вставить в него текст и затем выставляет балл по уровню сложности чтения. Доступно два режима оценивания: для носителей русского языка и для изучающих русский как иностранный. Шкала сложности для каждого режима своя: для носителей сайт показывает минимальный возраст или курс вуза предполагаемых читателей, а для иностранцев выдает уровень от А1 до С2 по международной шкале CEFR. Также «Текстометр» отображает некоторые метрики текста: например, списки частотных и устаревших слов.
Сервис не просто обобщает уже известные методики анализа читаемости: автор «Текстометра» провела собственные эксперименты и улучшила алгоритм оценки. Об одном из исследований мы уже рассказывали: пользователей сайта Пушкинского университета просили сравнивать по сложности тексты из учебников русского как иностранного. Благодаря ответам удалось уточнить классификацию этих текстов по уровню сложности.
В другом исследовании участвовали дети: с помощью айтрекинга лингвисты оценивали, что влияет на скорость восприятия текста маленькими читателями. В результате самым важным параметром оказалась частотность встречающихся слов — в то время как в классических формулах оценки читаемости учитываются другие признаки, в частности, длина предложений и слов.
Подробнее о способах анализа сложности текста вы можете прочитать в нашей статье. А сейчас предлагаем читателям попробовать себя в роли программы-анализатора: как вы думаете, что сложнее читать — «Котлован» Андрея Платонова или «Школу для дураков» Саши Соколова? Можете ответить интуитивно или посмотреть фрагменты романов в комментариях.
Отмечайте в опросе ниже, а вечером мы опубликуем вердикт «Текстометра»!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
textometr.ru
Анализ текста онлайн — Текстометр
Текстометр помогает определить уровень сложности и читабельности текста, посчитать количество слов и знаков, найти среднюю длину слова и предложения, ключевые слова текста, рассчитать коэффициент лексического разнообразия текста, получить список слов текста…
Какой текст сложнее?
Anonymous Quiz
60%
«Котлован» Андрея Платонова
40%
«Школа для дураков» Саши Соколова
Правильный ответ на сегодняшний опрос — по оценке «Текстометра», «Котлован» Андрея Платонова оказался сложнее! Он получил 72 балла сложности из 100, а вот «Школа для дураков» заслужила 38.