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

Vercel News
Vercel News
The GitHub Blog
The GitHub Blog
博客园 - 【当耐特】
Cyber Security Advisories - MS-ISAC
Cyber Security Advisories - MS-ISAC
Recent Announcements
Recent Announcements
D
Docker
GbyAI
GbyAI
酷 壳 – CoolShell
酷 壳 – CoolShell
WordPress大学
WordPress大学
The Cloudflare Blog
雷峰网
雷峰网
A
About on SuperTechFans
小众软件
小众软件
博客园 - Franky
博客园 - 聂微东
F
Full Disclosure
大猫的无限游戏
大猫的无限游戏
C
Check Point Blog
MongoDB | Blog
MongoDB | Blog
G
Google Developers Blog
Microsoft Azure Blog
Microsoft Azure Blog
U
Unit 42
freeCodeCamp Programming Tutorials: Python, JavaScript, Git & More
V
V2EX
Engineering at Meta
Engineering at Meta
宝玉的分享
宝玉的分享
aimingoo的专栏
aimingoo的专栏
量子位
P
Proofpoint News Feed
Hugging Face - Blog
Hugging Face - Blog
博客园_首页
罗磊的独立博客
Martin Fowler
Martin Fowler
D
DataBreaches.Net
cs.CL updates on arXiv.org
cs.CL updates on arXiv.org
S
Secure Thoughts
Project Zero
Project Zero
L
LangChain Blog
阮一峰的网络日志
阮一峰的网络日志
C
Cybersecurity and Infrastructure Security Agency CISA
T
Tailwind CSS Blog
S
Schneier on Security
Blog — PlanetScale
Blog — PlanetScale
The Hacker News
The Hacker News
Spread Privacy
Spread Privacy
Security Latest
Security Latest
NISL@THU
NISL@THU
奇客Solidot–传递最新科技情报
奇客Solidot–传递最新科技情报
C
CXSECURITY Database RSS Feed - CXSecurity.com
J
Java Code Geeks

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
Open-Source инструмент для автоматического перевода книг
Вячеслав Сысоев · 2026-05-27 · via Все публикации подряд на Хабре

Простой

5 мин

13K

Я перевел учебник по химии - OpenStax «Chemistry: Atoms First 2e», состоящий из 1200+ страниц: https://viacheslavsysoev.github.io/chemistry-atoms-first-russian/

Знание, к которому есть лицензия, но нет языка — это знание, к которому нет доступа.

У меня было две проблемы.

  1. Подписка на Claude с увеличенными лимитами, которые я не успевал использовать.

  2. Языковой барьер, который мешал мне читать книги, которые меня интересуют.

Знание лучших университетов мира формально доступно любому. Однако, между знанием и человеком стоит языковой барьер, и для огромной части мира он непреодолим. Школьник из посёлка с английским на тройку не сядет читать 1200-страничный учебник на чужом языке. Не потому, что глупый — а потому что когнитивная нагрузка двойного перевода делает обучение крайне сложным.

Логично предположить, что в эпоху, когда нейросеть сдаёт экзамены по медицине, задача «перевести книгу» решена. Я пошёл искать готовые сервисы.

Нашёл десяток. Все платные. Ладно, за платное обычно дают качество.

Меня в тот момент интересовала одна книжка. На русском её не было, а читать в оригинале не хотелось. Я решил заплатил неприличные деньги за автоперевод и получил PDF, в котором:

  • Терминология плавала: «активация» в третьей главе становилась «возбуждением» в седьмой.

  • Формулы стали бессмысленными надписями (сравнил с оригиналом)

  • Подписи к рисункам оказались посреди текста. Ссылки «см. рис. 4.2» вели в никуда.

  • Логики между разделами не было: ощущение, что каждый абзац переводился изолированно гугл переводчиком.

По этой книге было невозможно учиться. Я заплатил за машинный мусор в красивой обложке. И за это просят от 30 до 300 долларов.

И тут две мои проблемы сложились в одну. У меня есть простаивающие лимиты на сильной модели. И есть боль от того, что задача, которую эта модель обязана решать на современном уровне, рынком решается отвратительно — потому что у платных сервисов нет стимулов делать хорошо. Их главное достоинство - перевод от 2ух минут до 2ух часов.

Эта картина мне что-то напомнила. В 1983 году Ричард Столман увидел мир, в котором всё ПО становилось проприетарным, и сел писать GNU.

Я не Столман. Но логика та же: если рынок предлагает только плохие проприетарные решения задачи — нужно сделать открытое решение.

Я хочу построить open-source инфраструктуру автоматического перевода книг, удовлетворяющую трём условиям:

  1. Бесплатна. Клонируешь репозиторий, запускаешь локально или в подписке на LLM, которая у тебя уже есть. Без посредников.

  2. Качество, по которому можно учиться. С формулами, терминологией, ссылками, иллюстрациями.

  3. Обновляемая. Выходит второе издание — перегоняем. Книга — живой документ.

Я обкатал пайплайн на OpenStax «Chemistry: Atoms First 2e» — 1200 страниц, 21 глава, ~200 разделов с формулами и иллюстрациями. Лицензия CC BY-NC-SA 4.0.

Технические учебники — худший случай для перевода, и именно поэтому правильный полигон. Чтобы правильно перевести такую книгу, человек должен быть экспертом (1) в области знаний этой книги, (2) в области языка, на котором эта книга написана, и (3) в области языка, на который переводит. Автоперевод в таких книгах сложен, потому что:

  • Терминология должна быть единой на 1000+ страниц.

  • Формулы нельзя пересказать своими словами.

  • Структура линейна: косяк в 4.2 поедет в 7.3 и дальше.

Проблемы, которые встретились:

  1. Чтение формул ненадёжно. Копируя текст из PDF документа формулы наверняка потеряют смысл.

  2. Привязка иллюстраций к тексту. pdfimages извлекает картинки без подписей. Сопоставить «img-432 = Figure 7.5» — отдельная задача, иногда привязка съезжает.

  3. Стилистический дрейф. Даже с гайдом тон чуть гуляет между разделами.

  4. Стоимость. Мне пришлось потратить 6 пятичасовых лимитов Claude Opus 4.7 (по подписке с x5 лимитами). Если бы это решалось API запросами, то вышло бы, наверное, больше денег.

  5. Я не химик. Текст читается, терминология единообразна, формулы валидны, структура совпадает с оригиналом. Но смысловую точность в нюансах без живого химика не гарантирую.

Итоговый алгоритм:

Алгоритм работы автопереводчика

Алгоритм работы автопереводчика

Шаг 1. Три экстракции из PDF.

pdftotext не умеет в химию: H₂SO₄ превращается в H 2 SO 4. Поэтому из одного PDF делается три источника утилитами poppler-utils:

# Текст, который будет использован для перевода
pdftotext -layout chemistry-atoms-first-2e.pdf original_text.txt

# Исходные страницы, превращённые в PNG картинки, чтобы понять, как разместить таблицу или картинку
pdftoppm -png -r 200 chemistry-atoms-first-2e.pdf pages/page

# Исходные картинки, использованные в книге, чтобы не вырезать их ножницами
pdfimages -all chemistry-atoms-first-2e.pdf images/img

Текст — для прозы. PNG страниц — то, на что модель смотрит глазами через multimodal, когда в расшифровке мусор. Изображения — для привязки к рисункам.

Шаг 2. Декомпозиция. Одна большая LLM-сессия не работает: контекст переполняется, тон плывёт, терминология расходится. Поэтому много маленьких независимых сессий, координируемых через файловую систему.

Один раздел учебника (5–15 страниц) = один запуск агента. Контекст: гайд, глоссарий, диапазон страниц, PNG.

Шаг 3. Когерентность через глоссарий. Главное ноу-хау против разнобоя — растущий GLOSSARY.md. Перед использованием нового термина агент смотрит туда. Если термина нет — добавляет. Следующий агент уже видит решение. Терминология сходится сама собой.

Шаг 4. State machine. Каждый раздел проходит pending → draft → review → done. Агенты независимо друг от друга что-то решили или ошиблись? Это обнаружится на ревью. Которое тоже сделает нейросеть. Человеку только в конце дадим уже максимально логичный вариант на проверку.

Шаг 5. Рендер. Статический сайт на MkDocs Material + MathJax/mhchem. Деплой — GitHub Pages. На каждой странице кнопка «Редактировать» открывает Markdown в GitHub-редакторе: правка через PR.

Уточнение:

Разговор шел про Open-Source, но используется Claude. Почему?

Локальные LLM наверняка способны проделать тот же самый труд, однако у меня нет топовых видеокарт, точно так же, как и сотен тысяч рублей на их покупку.

Подписка выглядит более дешевым вариантом. Покупая Claude, наравне с их моделями мы получаем и их вычислительные мощности. А эти мощности не получится вынести в "open-source".

Заключение

Если вы химик, преподаватель, аспирант, толковый старшекурсник или просто интересующийся — зайдите и потыкайте. Особенно полезен взгляд на терминологию, формулировки законов и сравнение с оригиналом. На каждой странице сайта — кнопка «Редактировать»: правка через pull request за три клика.

Если бы у вас в руках появился такой инструмент — работающий, бесплатный, открытый — какую книгу вы бы прогнали первой? Что из непереведённого вам больно не иметь под рукой? Для следующего перевод я могу выбрать именно вашу книгу.

## Ссылки

- 📘 Оригинал книги: Chemistry: Atoms First 2e, https://openstax.org/details/books/chemistry-atoms-first-2e

- ⚖️ Лицензия: CC BY-NC-SA 4.0, https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0

- 🌐 Сайт перевода: https://viacheslavsysoev.github.io/chemistry-atoms-first-russian

- 📦 Репозиторий: https://github.com/ViacheslavSysoev/chemistry-atoms-first-russian

- 🪄 Проект автоперевода: https://github.com/ViacheslavSysoev/perevodnik