惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

cs.AI updates on arXiv.org
cs.AI updates on arXiv.org
C
CERT Recently Published Vulnerability Notes
GbyAI
GbyAI
Google DeepMind News
Google DeepMind News
C
CXSECURITY Database RSS Feed - CXSecurity.com
AWS News Blog
AWS News Blog
V
Vulnerabilities – Threatpost
T
Tenable Blog
P
Proofpoint News Feed
C
Check Point Blog
T
The Exploit Database - CXSecurity.com
F
Full Disclosure
P
Privacy & Cybersecurity Law Blog
美团技术团队
U
Unit 42
C
Cyber Attacks, Cyber Crime and Cyber Security
阮一峰的网络日志
阮一峰的网络日志
Simon Willison's Weblog
Simon Willison's Weblog
量子位
AI
AI
Spread Privacy
Spread Privacy
Help Net Security
Help Net Security
Know Your Adversary
Know Your Adversary
IT之家
IT之家
K
KPMG report finds enterprise disconnect between AI and its ROI | CIO
P
Proofpoint News Feed
Recent Commits to openclaw:main
Recent Commits to openclaw:main
L
LangChain Blog
I
Intezer
T
The Blog of Author Tim Ferriss
爱范儿
爱范儿
月光博客
月光博客
Recorded Future
Recorded Future
O
OpenAI News
WordPress大学
WordPress大学
Microsoft Security Blog
Microsoft Security Blog
J
Java Code Geeks
Y
Y Combinator Blog
Engineering at Meta
Engineering at Meta
S
Security @ Cisco Blogs
Recent Announcements
Recent Announcements
P
Privacy International News Feed
NISL@THU
NISL@THU
MongoDB | Blog
MongoDB | Blog
W
WeLiveSecurity
B
Blog RSS Feed
Blog — PlanetScale
Blog — PlanetScale
博客园 - Franky
Cyberwarzone
Cyberwarzone
H
Hacker News: Front Page

Все публикации подряд на Хабре

Ловим музу за клавиатуру: как айтишнику стать автором Что умеет Midjourney в 2026? Мой немного грустный разбор этого шикарного инструмента Никто не любит писать тесты, но ИИ может исправить это IPv8 выглядит как мечта. Поэтому почти наверняка не взлетит Производители вернули в продажу материнки с DDR3. Что происходит? Управление агентом с телефона через Telegram теперь в KodaCode От координации к лидерству: как меняется роль руководителя разработки Я сделала родителям бизнес вместо пенсии: зарабатываем 70 тысяч, мама не даёт продать В три раза быстрее приемка товара и оптимизация трудозатрат на 73%: как «РСТ-Инвент» помог Gulliver Group ИИ-шечный мир победил? О влиянии искусственного интеллекта на игропром Кремль снижает давление на Телеграмм пока Европа строит интернет по паспорту Как CEO, CTO и CIO за 8 часов собрали ИИ-директора, который умеет держать позицию под давлением Как (не) потерять домен за выходные Вместо 8 разных VPS: как я организовал практику студентам на одном сервере Почему твой Open Source проект не замечают? R&D: искусство управления неопределенностью в разработке AI-дефляция: вакансий для разработчиков больше, а рост зарплат — худший за 15 лет Мы отдали управление роботами OpenClaw. Что из этого вышло Галактический ID: система идентификации для всех форм разумной жизни Шесть основ бизнес-анализа: начинаем с вопроса «Кто в игре?» Код-ревью, в котором дело не в коде Данные переехали. Команда — нет Системной подход к сдаче OSWE в 2025 Почему комната управления реактором покрашена в цвет морской пены 4 YAML-файла вместо PySpark: как аналитикам строить пайплайны без разработчиков LLM-агент для поиска свободных доменов: автоматизируем подбор Когда, зачем и как правильно начинать новую сессию в Claude Code? Как я заставил нейросеть писать макросы для FreeCAD Анатомия ИИ‑агента для подбора персонала. От тысячи резюме к топ‑10 за минуты Опыт разработчика как экономика внимания Автономность как точка невозврата: кто будет субъектом в цифровом будущем Обучение ИИ в «диких» условиях: как рутинные действия превращаются в датасеты Как измерить LLM для задач кибербеза: обзор открытых бенчмарков Где хранить код? Сравнение GitHub, GitLab и Bitbucket Математика объясняет, почему нормальное распределение встречается повсюду Почему ваш FinOps не работает: 12 тезисов от практиков Как подписать проектную документацию УКЭП с использованием бесплатных лицензий Pilot Адаптивное администрирование Sigla Vision Я грузил уран в бочки, а потом 20 лет строил ИТ в атомной отрасли Чем позвонить с Эвереста? История и обзор спутниковой связи. Часть 2 Как языковая модель помогает контролировать качество инструктажей по охране труда в металлургии Как не передать на desktop свой IP в РКН Анатомия SAP Privileges: как устроено управление правами в macOS MoneyDev: Сказка про три главных слова Обновлённый токенизатор видео K-VAE 2.0 от Сбера Как сделать диспетчеризацию дома на 1284 квартиры почти бесплатно Как мы разогнали железную дорогу Мы дали агентам рутину. Теперь надо решить — что делать с освободившимся временем Токсичный контент, промпт-хакинг и защита ИИ — всё о Guardrails для LLM Умный город начинается с точного взгляда: как «Фалькон Тех» меняет пространство к лучшему Навайбкодил приложение для анализа графов Почему Дюну так интересно читать? Упрощаем работу с рутиной или как стать Гендальфом Белым Деконструкция Go: CPU, RAM и что там происходит. Go Assembler база. Часть 1.1 Какие профессии исчезнут из-за ИИ, а какие появятся? И что с этим делать Как мы построили IT-отдел, где хочется расти: архитектурные встречи, прозрачные метрики и книжные подарки Rufler: Делаем из Claude Code автономный рой через один YAML-конфиг Sing-box и белый список приложений Как построить надёжный обмен сообщениями в микросервисах: лучшие практики для enterprise OpenAI строит MLM-пирамиду, а McKinsey и Accenture помогают ей в этом Дом, который не построил Фишер (Часть 2) «Сверхзвуковой математик» против «Вдумчивого логиста»: битва алгоритмов 3D-упаковки Мультимодальные модели – грубый и дорогой инструмент Разговоры ничего не стоят. Код тоже Проверки физических лиц: с кого начнет ФНС Топ-10 бесплатных нейросетей для создания видео в 2026 году Первые слои кода: как наши решения сегодня определяют архитектуру ИИ на десятилетия Разработка нового статического анализатора: PVS-Studio JavaScript Поиск уязвимостей ПО: базовый минимум или роскошный максимум Почему оценка персонала не работает как инструмент управления Как мы разработали ИИ-ассистента и сократили рутину продуктовой команды на 50% Как я ушел из найма, нажарил косточек и продал на маркетплейсах на 168 млн в год Когда 1С:ERP уже внедрена, а нормального производственного плана всё ещё нет Как я сделал Claude мультимодальным, подключив к нему Qwen Omni Как приглашение на вакансию мечты превращается в атаку Infrastructure as Code: философия и лучшие практики IaC Тестируем Yandex Code Assistant на задаче, в которой нужно хранить секреты nxs-universal-chart v3.0: новое поколение универсального Helm-чарта Callback Injection: Техника, которая отправила Microsoft Defender в глухой нокаут «Все идеи на стол»: митап как способ вывести проект из тупика Сегодня я узнал нечто новое о GPU благодаря багу в своей игре Как заставить LLM ̶ ̶г̶а̶л̶л̶ю̶ ̶ эволюционировать Карта событий как фундамент аналитики: практический кейс для E-commerce Что выбрать для AI: x86, ARM или RISC-V? Дайджест железа за март Роль соматических мутаций в развитии аутоиммунных заболеваний: путь к избирательной терапии Mythos от Anthropic — тревожный сигнал для всех, а не только для банков Guardrails для LLM на Java: как приручить промпт‑инъекции и токсичные ответы Green-VLA: как мы собрали VLA-модель для реального антропоморфного робота и не потеряли обобщение Финансовая гонка вооружений: почему умные люди добровольно в ней участвуют Эра ИИ-агентов наступила: выбираем лучшего цифрового сотрудника # Практический опыт внедрения WinCC Redundancy на производственном предприятии Сделал MVP за 3 дня, а потом неделю прикручивал оплату. Оно того стоило? Физика против Маска: почему Starship V3 может оказаться ещё одной катастрофой Нефть Венесуэлы: крупнейшие запасы в мире, но не крупнейшая нефтяная держава JPA 4. Переосмысление Hibernate Почему зеркальная фотокамера Nikon D5 десятилетней давности идеально подошла для миссии «Артемида-2» Проект «Уровень-Спутник» или как мы сделали платформу для гидрологов «Замедлиться, чтобы ускориться»: почему ИИ повышает цену ошибок в требованиях и архитектуре Как с нуля поднять трафик IT-компании на 1657% при бюджете 55 тыс. и выжить Pixel-perfect Downsampling — идеальная отрисовка 50 миллионов точек без потерь
Почему ни ИИ, ни обычный учитель английского не определит уровень CEFR (от A1 до C2)
Samourai333 · 2026-05-04 · via Все публикации подряд на Хабре

За последний год появилось множество видеороликов и статей по использованию нейросетей для изучения английского языка. Очень часто авторы, среди которых попадаются и «дипломированные» учителя, в очень немногочисленных и расплывчатых промптах‑инструкциях просят ИИ ограничиваться каким‑то уровнем CEFR, от A1 до С2. Как ни странно, никто из этих авторов даже не потрудился изучить, понимают ли ChatGPT, Gemini, Claude, Grok, что входит в конкретный уровень, а что — нет. Как это можно проверить?

  1. Проверочные тексты

  2. Сопоставление сырых баз данных

  3. Прагматика

  4. Маршрут «от простого к сложному»

  5. На кой чёрт лично мне уровни CEFR?

  6. Зачем создавались уровни CEFR?

  7. Продуктивное использование ИИ и сопоставительный метод изучения языков

  8. Почему умные используют ИИ не так, как глупые

1. Проверочные тексты

Найдите в сети контрольные уровнеопределительные тексты, попросите разные модели ИИ определить их уровень CEFR, использовав указанные там изощрённые уровнеопределительные промпты, которые вам бы никогда в голову не пришли. Сравнив ту противоречивую информацию, которую выдадут разные ИИ, вы поймёте, что каждый робот — с каждой попыткой! — выдумывает новую собственную систему определения уровней, и к CEFR эти системы отношение имеют весьма отдалённое даже если дать чёткую инструкцию строго придерживаться официальных данных на Englishprofile.org. Похоже, робот, как профессиональная нейропроститутка, просто пытается ублажить клиента, соблазнить его на платную подписку. Главное при этом, господа, не подцепить от неё нейросифилис, нейроспид и прочую нейровенерику одним нейровенеробукетом.

2. Сопоставление сырых баз данных

Можно зайти с другого конца. Сравнить, например, лексику какого‑то уровня на Englishprofile.org и списками лексики, которую вам выдадут ChatGPT, Gemini, Claude, Grok. А можете ли вы чётко сформулировать задачу для этих роботов? Нужно сравнивать же не просто список слов, а список значений слов. А есть ещё и словосочетания. Если ChatGPT говорит: «Почему нет единого списка? Потому что язык полисемантичен (много значений)», вы понимаете, что это нейробред, нейроувиливание. Или не понимаете?

То же самое касается сравнения грамматики какого‑то уровня на Englishprofile.org и нейрофантазиями разных роботов. Профессионального филолога, поверьте, эти «галлюцинации» в таком катастрофическом объёме очень забавляют. Сортировать нейромусор — это задача непростая и очень хлопотная, и очень быстро проверять нейрогаллюцинации вам может надоест. А могут ли ChatGPT, Gemini, Claude, Grok хотя бы тупо скачать данные с Englishprofile.org? Давайте, попробуйте заставить их это сделать и сравните (если у вас хватит терпения) потом с тем, что есть на самом деле на Englishprofile.org.

Очень забавно будет, если спросите у одной модели ИИ, есть ли данная база данных у конкурирующей модели ИИ. Создаётся впечатление, что разработчики ИИ являются то ли олигофренами, то ли шизофрениками, которые угорают со смеху, наблюдая, с каким восторгом слабоумные пользователи ИИ играют с этими диковинными игрушками. Понятно, разработчики отрабатывают свою зарплату любыми методами и впаривают лохам любой сырой суррогат.

3. Прагматика

Но разве уровень CEFR определяется только лексикой и грамматикой? Нет, конечно! Он определяется ещё и тем, что вы можете делать с этими словами и грамматикой. То есть, кроме лексики и грамматики есть, оказывается, ещё и прагматика. Поэтому для каждого уровня CEFR есть can‑do statements, что вы можете почитать на сайте ALTE. Сформулированы они более туманным языком, чем речь любого дипломата, политика или гадалки. Поймите правильно, если на какой‑то проект выделялся какой‑то бюджет и кому‑то нужно было отчитываться за свою зарплату, то филологи налить всякой воды могут намного больше, чем не выучивший урок троечник, когда его вызвали к доске.

Может ли обычный учитель вам конкретно объяснить, входит ли конкретное умение, конкретная задача в конкретный набор can‑do statements? Нет, не может. Если вы считаете себя умным человеком, вы сможете в этом убедиться самостоятельно. Может ли ИИ английского вам конкретно объяснить, входит ли конкретное умение, конкретная задача в конкретный набор can‑do statements? Нет, не может. У «Искусственного Интеллекта» интеллект отсутствует.

На этом месте читатель должен уже задуматься, каким словом назвать «учителей», слепо доверяющих ИИ и восторженно его рекомендующих как надёжный инструмент, а не как поставщик нейромусора, который надо сортировать и проверять.

4. Маршрут «от простого к сложному»

Возникает логичный вопрос: «Если обычный учитель не помнит, к какому из шести уровней относится конкретное значение (а их на 6 уровнях 15696) слова или словосочетание, и даже не помнит, к какому — конкретный пункт грамматики (а их там всего лишь 1219), то как он может преподавать „беспереводным“ методом, для которого последовательность подачи материала критически важна и определена достаточно жёстко? И какой толк от этих уровней?» Особенно, если, допустим, у вас нет конкретной цели сдать какой‑то кембриджский экзамен, а учить язык всё‑таки хочется «от простого к сложному»?

А важно ли то, что «простое» для робота — это часто не то, что просто для вас? Из‑за того, что в языке есть много измерений, аспектов, а многие элементы вообще никак не связаны с другими, для робота путь «от простого к сложному» достаточно сильно оличается от того, что представляет себе конкретный живой человек. Если у вас в руках велосипед, то маршрут для вездехода вам не подойдёт. Это то, что имеется ввиду под «индивидуальной образовательной траекторией».

Если идею «от простого к сложному» вам вбили на уроках математики, не надо пытаться её натянуть на иностранный язык, освоение которого скорее похоже на грызение огромного яблока, чем на ходьбу по прямой линии. Порядок подачи материала, который почему‑то называется «методикой», в разных учебниках разный, и содержание учебников разное, но никого это почему‑то не смущает. Наиболее логичный и ясный порядок подачи грамматики для беспереводного метода вы найдёте в учебнике профессора Хорнби, автора не только знаменитых оксфордских учебных толковых словарей, но и собственной классификации конструкций английского языка.

Но если вы используете ИИ для переводного, сопоставительного изучения языков, особенно если вы вместо учебников даже на начальных этапах учите язык в письменном и устном общении с носителями, используя техники англопрагматики, то здесь индивидуальный маршрут уже прокладываете вы сами, но надо учитывать, что живой, неуровневый, внеучебниковый язык намного богаче языка учебников, и в таком языке обычный учитель будет путаться. Последовательность изучаемого материала при таком подходе может быть практически любая, а ИИ сможет достаточно хорошо вам объяснять его и отвечать на ваши вопросы.

5. На кой чёрт лично мне уровни CEFR?

Чётко ограничиваются уровнями только экзаменационные материалы на кембриджских уровневых экзаменах, а вот учебники или продавцы пива в Таиланде таким никогда не страдали. Вы же наверное не замечали, что написано в учебниках мелким шрифтом насчёт соответствия уровням СЕFR? Если вы «прошли» учебник какого‑то уровня, вы ещё не вышли на следующий. Продавца пива в Таиланде не волнует то, что какой‑то текст уровня А1 в родном языке почему‑то переводится на английский текстом уровня С2. Продавца пива интересует только возможность выражения своих мыслей на английском, и возможность понять ответ (который может быть вообще внеуровневый). Уровни CEFR и проблемы евробюрократов его не волнуют.

6. Зачем создавались уровни CEFR?

Уровни СЕFR были созданы вовсе не для того, чтобы облегчить вам изучение языка. Вы об этом конечно же не знали. Уровни были созданы для того, чтобы издательствам можно было экономить на адаптации одноязычных учебников к родным языкам учащихся, и чтобы обеспечить работой сотни тысяч англичан и американцев, не владеющих иностранными языками, но приобретшими «книги для учителя» и моментально возомнившими себя учителями и проповедниками «беспереводного» метода. Представьте, что производители сыра настолько обнаглели, что открыто заявляют, что техническое пальмовое масло шестого сорта лучше молочных продуктов. Лет 30 назад везде можно было встретить рекламу маргарина, в которой недвусмысленно утверждалось, что он лучше сливочного масла, но, похоже, со временем даже до самых тупых начало доходить, что это развод, и реклама стала более изощрённой.

7. Продуктивное использование ИИ и сопоставительный метод изучения языков

А почему кому‑то лень скачать на свой вкус десяток‑другой книг, аудио‑ и видеокурсов приличных авторов с «пиратских» сайтов? Ведь есть же там неплохие учебники, среди которых можно найти даже «переводные», то есть, пытающиеся кое‑как использовать сопоставительный метод и мало зависящие от уровней CEFR. Но всё‑таки учебников, кое‑как использующих сопоставитику, катастрофически мало. Даже одноязычный учебник можно просто скормить конкретной модели ИИ, и попросить робота исправлять вас и разжёвывать вам материал, в котором нет полушизофренического нейробреда.

В конце концов в учебниках нет неритуальных заданий, которые не под силу роботу. Нет «некнижного», «внеучебникового», живого языка, который намного богаче языка учебников и в котором путается робот. Учебники‑то выхолощенные, универсальные, в расчёте на среднестатистического учащегося, а значит и робот в этом разберётся. Если чего‑то нет в одном учебнике, это можно найти в другом. Конечно, учебники, не использующие сопоставитику, робот переводить будет настолько же приблизительно, как и среднестатистический учитель — зато это бесплатно. Если пять разных русских предложений робот переводит одним английским и наоборот, то выучите вы только каркас языка.

Тем не менее, для тех, кто покопался в сотне учебников и не нашёл для себя ничего интересного, даже на начальных этапах изучения языка непосредственно через живое письменное общение с носителями, используя техники англопрагматики, лучшие из ИИ, особенно если этот процесс курирует опытный учитель‑переводчик, на данный момент могут быть полезны для переводов и объяснений живого, внеучебникового, неуровневого языка.

8. Почему умные используют ИИ не так, как глупые

Слабоумие всегда идёт в комплекте с ленью. Идиоту намного проще тупо уверовать в то, что робот может создать универсальный или даже персонализированный учебник — причём лучше, чем профессиональный разработчик. Идиоту будет лень проверить «переводы» роботов в учебном словаре — ведь идиоту удобнее верить, что там будет то же самое. Идиот всегда верит в то, что для него менее энергозатратно. На что не надо тратить много времени.

Именно идиоты, которых с детства приучили потреблять только синтетические ароматизаторы, похожие на «клубнику», не захотят потом есть продукты с натуральной клубникой. Из людей, обученных роботом, вырастут роботы. Это уже замечают многие психиатры. ИИ является лишь мультипликатором: умный с ним станет умнее, а глупый — глупее. Потому что умный даёт не такие промпты, который даёт глупый. Пока что не существует набора из тысяч высокоэффективных промптов и алгоритмов, которые можно скормить роботам, таким образом превратив их в достаточно неплохого учителя. Даже если бы умные люди это всё написали, мы все очень разные, и человек слишком сложная система, чтобы процесс обучения можно было алгоритмизировать так, чтобы он был не просто формальностью или развлекаловкой, а чтобы его продуктивность была не ниже продуктивности высококвалифицированного учителя.

Любой несовершенный инструмент можно использовать с пользой для себя. Но только если использовать его правильно. А правильно использовать ИИ для изучения иностранного языка пока что умеют очень немногие. Очень немногие способны ездить на автомобиле, в котором почти не работают тормоза, иногда не переключаются скорости, часто глохнет мотор, сел аккумулятор, разбиты зеркала заднего вида и так далее. Без специальных навыков ездить на таком автомобиле не просто некомфортно — это ещё и опасно. Намного проще впарить такую колымагу лоховитому покупателю.