📌Как Gemini превращает изучение языков в персонализированный опыт: обзор 3 экспериментов.

Представьте, что учите язык не по учебникам, а через ситуации, в которых оказываетесь каждый день. Именно эту идею воплотила команда Google в проекте Little Language Lessons— трех экспериментах на базе Gemini API, которые делают обучение живым и контекстным.

Первый эксперимент, Tiny Lesson, решает проблему «как сказать это сейчас?». Вы описываете ситуацию — например, «потерял паспорт» — и получаете словарь и фразы в формате JSON. Всё благодаря промптам, где Gemini генерирует структурированные данные: массив терминов с транскрипцией и переводом, а также советы по грамматике.

Например, если целевой язык — японский, модель сама определит, нужна ли транскрипция ромадзи, и подготовит материал за 2 API-запроса. Это не просто список слов, а готовый микрокурс под конкретный сценарий.

Второй, Slang Hang, убирает «учебникоговорение». Тут Gemini выступает как сценарист: создаёт диалоги на целевом языке с культурными нюансами и сленгом. Все генерируется одним запросом — от контекста сцены до реплик с пояснениями. Пример: диалог продавца и туриста может включать неформальные выражения, которые не найдешь в стандартных учебниках.

Правда, иногда модель ошибается или придумывает выражения, так что без проверки носителем не обойтись. Но сам подход — дать пользователю «уши» в реальных разговорах выглядит перспективно, особенно с интеграцией Cloud Translation для мгновенного перевода.

Третий, визуальный эксперимент — Word Cam. Наводите камеру на объект, и Gemini не только определяет его (bounding box), но и предлагает слова вроде «подоконник» или «жалюзи». Детекция работает через Gemini Vision, а дополнительные дескрипторы (цвет, материал, примеры употребления) подтягиваются отдельным запросом. Для изучения бытовой лексики почти идеально, хотя точность сильно зависит от качества снимка.

Во всех экспериментах задействован Text-to-Speech — озвучка слов и фраз. Но есть нюанс: для редких языков голоса зачастую звучат неестественно или не совпадают с диалектом. Например, выберете мексиканский испанский, а синтезатор выдаст акцент из Мадрида. Разработчики честно признают: это ограничение текущих API, и над ним еще работать.

Little Language Lessons — начало переосмысления процесса обучения языкам. Проекту пока не хватает тонкой настройки под лингвистическую специфику (идиомы или региональные диалекты), но основа уже заложена.

🟡Статья


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #LLM #Gemini

👣 Uzi — параллельный запуск AI-кодинг-агентов из терминала

Проект, который превращает терминал в многопоточную машину для работы с LLM-агентами: Claude, GPT, Aider, Codex и другими.

🧠 Что делает Uzi:
• Запускает несколько агентов параллельно
• Каждому агенту — свой git worktree, tmux и порт
• Можно задавать общую задачу, а агенты предложат решения независимо
• Позволяет наблюдать за прогрессом, подтверждать или отклонять шаги
• Упрощает слияние финальных изменений — без ручной рутины

🛠 Пример:

uzi prompt --agents claude:2,gpt4:1 "Добавь в проект GraphQL API и авторизацию"

Затем:
- uzi auto — агентам можно доверить автоматические действия
- uzi broadcast "Обнови документацию" — отправить команду всем
- uzi checkpoint — сохранить и закоммитить результат

🧪 Идеально подходит для:
— Быстрой генерации MVP
— Прототипирования фичей сразу в нескольких вариантах
— Параллельной работы с кодовыми ассистентами
— Демонстраций, где хочется "показать мощь LLM сразу в действии"

📦 Установка:

go install github.com/devflowinc/uzi@latest

📌 Репозиторий

#AI #DevTools #CLI #LLM #CodeGeneration #OpenSource

@golang_google