По итогам тестирования «Яндекс.Переводчик» лучше других языковых моделей и онлайн-переводчиков справился с переводом текста с английского на русский язык. DiBiMT (Disambiguation Biases in Machine Translation) — новый эталонный инструмент (бенчмарк) для оценки погрешностей при разрешении семантической неоднозначности в машинном переводе. Он позволяет подробно изучать ошибки при переводе имен и глаголов в языковых ...

...По итогам тестирования «Яндекс.Переводчик...

Доля иностранцев, которые не смогли сдать экзамен по русскому языку, истории и основам законодательства РФ, необходимый для получения разрешения на работу или на проживание в нашей стране, резко увеличилась в первом полугодии 2024 года. Об этом сообщает ТАСС со ссылкой на пресс-службу Минобрнауки. Министерство связывает такое падение показателей с усилением внимания к процедуре сдачи, в результате чего «процент несдавших с января по май увеличился почти в 

...Доля иностранцев, которые не смогли сдать экзамен по...

Языковые нормы не существовали всегда. Они появились вместе с письменностью и созданием «престижных» текстов. Люди всегда стремились подражать языку авторитетных источников и критиковали тех, кто отклонялся от этих образцов. В свое время защитники русского языка пытались оградить язык Карамзина от влияния молодых авторов, включая Пушкина. А позже уже язык Пушкина стал нормой, которую защищали от новых веяний. Откуда берется норма и почему она меняется? Что будет, если ей не следовать?

...Языковые нормы не существовали всегда. Они появились...

Исследование, проведенное на платформе онлайн-рекрутинга hh.ru, показало, что среди слов и фраз, которые вызывают наибольшее раздражение, лидируют уменьшительно-ласкательные формы, такие как человечек и задачка. На втором месте по частоте упоминания — слово засинкаться, а также родственные ему синк и синкануться (от англ. synchronization ‘синхронизация’ в значении ‘встреча, позволяющая синхронизировать работу команды’). Эти слова упомянули 21% ...

...Исследование, проведенное на платформе онлайн-рекрутинга...

Исследователи из Массачусетского технологического института (MIT) нашли объяснение так называемого U-образного эффекта, который характерен для больших языковых моделей вроде ChatGPT. Суть этого эффекта в том, что модели обрабатывают разные части текста с разной точностью. Чем дальше от центра текста, тем точность выше (отсюда и название — график точности имеет спад в центре, отчего становится похож на букву U). Что это означает? Например, если модели нужно ...

...Исследователи из Массачусетского технологического...