Подборка про историю интернета

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

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

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

Интернет на службе коммунизма: как СССР создавал свою электронную сеть

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

Утечка в IT: как эмигранты создали бренд русского программиста

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

Прокачиваем гуманитария до программиста: инструкция

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

🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

Digital Humanities Awards 2024: две номинации «Системного Блока»

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

🎉 Новости

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

🏆 Премия

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

👉👈 Просьба

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

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

👣 Четыре простых шага 👣

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

Спасибо, что читаете и поддерживаете ❤️

🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

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

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

📚 Цифровые ресурсы 📚

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

💻 Цифровые исследования 💻

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

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

😎 Бонус! Тесты 😎

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

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

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

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

😎 «Системный Блокъ» @sysblok

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

Рассказываем, что произошло в мире ИИ за последнее время.

OpenAI против китайского ИИ

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

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

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

Gemma 3 — обновленная open-source LLM от Google

Компания Google обновила свою open-source языковую модель Gemma.

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

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

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

Mistral Small 3.1

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

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

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

Модель может быть использована в коммерческих целях без ограничений.

🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

Студенческое средневековье: изучаем базу данных средневековых университетов

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

Кратко: о чем статья?

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

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

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

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

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

Время чтения: 8 минут

🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

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

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

Что это за подход?

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

Как это устроено?

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

Кто использует микрообучение?

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

А минусы будут?

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

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

Время чтения: 10 минут

🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

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

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

Кратко: о чем статья?

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

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

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

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

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

Время чтения: 10 минут

🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

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

Рассказываем, что произошло в мире ИИ за последнее время.

Llama 4

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

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

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

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

Gemini 2.5 Pro — новый лидер среди LLM

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

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

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

Обновление GPT-4o 

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

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

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

🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

ИИ помогает искать геоглифы в пустыне Наска

Хотя геоглифы Наски известны еще с шестнадцатого века, их изучение началось относительно недавно. В 2023 году искусственный интеллект помог ученым за полгода найти почти такое же количество фигуративных (составляющих изображение) геоглифов, какое было обнаружено за сто лет исследований. «Системный Блокъ» рассказывает, как геоглифы пустыни Наска изучаются с помощью ИИ.

Кратко: о чем статья?

Геоглифы Наска создавались с пятого века до н. э. по шестой век н. э. и хорошо сохранились, потому что плато, на котором они находятся, не затапливалось и не использовалось для сельского хозяйства. Изображения можно условно поделить на две группы: геометрические и образные (фигурные). По способу создания они также делятся на линейные (вычерченные на плоскости) и рельефные (выложенные из гальки). Ученые предполагают, что геоглифы могли создавать, например, для художественного выражения или записи астрономических наблюдений. Другая возможная причина создания геоглифов — ритуальные цели. Эту гипотезу подтверждает расположение линий: многие из них сходятся в одной точке, а также совпадают с подземными источниками воды.

Так как с земли масштаб изображений представить невозможно (средняя длина геоглифа составляет около девяноста метров), исследователи всегда старались смотреть на них «сверху». Ученые снимали геоглифы с воздушных шаров, самолетов, спутников, а также использовали лазерное картографирование LiDAR. С помощью deep learning (глубокого обучения ) исследователи смогли обнаружить частично или полностью скрытые под землей, даже разрушенные памятники. Они обучили модель, которая на карте местности предложила 1309 участков, где большей долей вероятности могли находиться геоглифы. Благодаря ИИ исследователи нашли 303 фигурных и 42 геометрических геоглифов неизвестных ранее.

Применение глубокого обучения также позволило сделать новое наблюдение. Оказалось, что линейные геоглифы в основном изображают диких животных, а рельефные — человеческие мотивы и вещи, связанные с людьми.

Более подробно о том, как искусственный интеллект облегчает работу ученых и помогает сохранять древние изображения, читайте в полной версии статьи.

Время чтения: 14 минут.

🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

Digital Humanities Awards 2024: Результаты

Стали известны результаты ежегодной премии DH Awards, цель которой — поощрять интересные ресурсы и проекты в сфере цифровых гуманитарных наук.

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

В обеих номинациях проекты «Системного Блока» заняли третье место 🎉

Спасибо всем  авторам, редакторам, иллюстраторам и менеджерам, причастным к реализации этих двух проектов, а также читателям, проголосовавшим за нас.

Также поздравляем постоянного автора и блогера СБъ Бориса Орехова, занявшего второе место в номинации DH Short Publication за статью о применении дистрибутивной семантики к шахматам, и автора Ольгу Алиеву, чей курс по компьютерному анализу текста стал призером в номинации DH Training Materials.

С остальными результатами можно ознакомиться по ссылке.

🤖 «Системный Блокъ» @sysblok