Yandex

Сегодня отмечается День архивов — хороший повод заглянуть в прошлое и узнать больше о своей семье. В последние годы делать это стало проще: многие материалы оцифровываются и появляются онлайн.

Например, в Поиске по архивам уже доступно более 22 миллионов страниц документов из 20+ регионов России. Только за прошлый год пользователи обращались к ним 97,6 миллиона раз. В честь Дня архивов делимся советами, которые помогут искать сведения о предках в Поиске по архивам быстрее и эффективнее.

1. Начинайте с простого запроса

На первых этапах поиска лучше не перегружать запрос деталями. Каждое дополнительное условие (отчество, фамилия, год) может исключить документы, где эти данные искажены или пропущены. Начните с комбинации «имя + населённый пункт», а при необходимости постепенно добавляйте: отчество, фамилию, год и так далее. Например: «Сергей + Никольское», потом «Сергей Михайлович + Никольское», а затем «Сергей Михайлович + Никольское + 1859».

2. Учитывайте исторические особенности написания имен

До революции правила записи имён сильно отличались от современных. Форма имени напрямую зависела от типа документа. В метрических книгах использовались церковные формы («Иоаннъ», «Симеонъ»), а в ревизских сказках — повседневные («Иван», «Семён»). Также стоит помнить, что отчества у крестьян часто записывались в сокращённой форме: например, «Петров», а не «Петрович». Фамилии же в некоторых регионах появились только в XX веке.

Совет: пробуйте разные варианты имён — церковные и бытовые формы, сокращения. Это значительно повысит шансы найти нужные документы. А если вы ищете запись, сделанную в середине XIX века и позже, попробуйте указать имя матери — возможно, оно поможет уточнить запрос.

3. Используйте разные названия населенного пункта

При поиске в архивах название населённого пункта — это ещё один ориентир. Чаще всего в дореволюционных документах не писали название губернии или уезда, а уточняли лишь село или деревню. При этом важно учитывать, что названия населённых пунктов, как и имена, могли записываться по-разному. Например:

• Село могло обозначаться как «Никольское» (официальное название по храму) или «Коломенское» (народное название).

• Встречаются формулировки типа «Никольское Коломенское тож» (в значении «также»).

Совет: составьте список возможных вариантов названий, включая вероятные ошибки написания, а также сузьте поиск до конкретных документов.

4. Используйте поиск внутри документа

Сузить список до конкретных документов стоит, если найти предка по названию населённого пункта не получается. Такое может быть, если в строке с его именем написано, например, «того же села» или «онойже деревни». В таком случае стоит найти метрическую книгу конкретного прихода через архивные описи, а затем использовать поиск внутри документа.

После перехода на страницу документа появится поисковая строка — в неё можно ввести имя и фамилию родственника. Если же такой поиск не даст результатов, попробуйте найти его по имени отца, матери или ребёнка.

5. Учитывайте особенности рукописных текстов

Документы XIX – начала XX века написаны от руки, и почерк может быть сложен для чтения. Буквы «н», «п», «и», «ш», «щ» часто выглядели очень похоже. Из-за этого в расшифровке фамилия «Игнатьев» может отображаться как «Ипатьев» или «Ишатьев».

Совет: если документ не находится, стоит пробовать разные варианты написания фамилий и имён, основанные на возможных ошибках в буквах. Это позволит охватить больше материалов и найти нужную запись.

Поиск по архивам работает на базе технологии оптического распознавания текста Яндекса. Нейросети узнают утратившие актуальность символы, учитывают особенности почерка и превращают непонятные неподготовленному человеку записи в печатный текст. Более подробно о технологии мы рассказывали в другой нашей статье.

Осенью прошлого года учёные из OpenAI, Университета Дьюка и Гарварда опубликовали исследование How People Use ChatGPT.

Чат с Алисой AI применяют уже более 30 миллионов пользователей в месяц, поэтому мы решили повторить опыт коллег и узнать, как наша нейросеть помогает в бытовых и профессиональных задачах. При этом мы применяли ту же методику, что и зарубежные коллеги: изучили поток запросов и классифицировали их по темам и типам формулировок.

Исследование показало, что чаще всего россияне обращаются к нейросети, чтобы узнать какие-то факты о мире или российских реалиях, сгенерировать или найти медиаконтент, а также получить практический совет или разобраться в сложной теме.

Методология

Мы взяли обезличенные запросы, которые пользователи старше 18 лет присылали в чат с Алисой AI с сентября 2025 по январь 2026 года. В каждом учитывали не более пяти тысяч первых символов. Среди всего потока запросов отобрали 100 тысяч случайных и классифицировали их по 24 тематикам и типам формулировок (вопросы, просьбы и высказывания), которые взяли из исследования коллег. При этом мы использовали те же промпты, что и авторы исследования, только в адаптированном виде и на русском языке. Наши промпты мы также опубликовали: вариант для разделения по тематикам и вариант для разделения по типам формулировок.

Как и зарубежные коллеги, для разметки данных мы задействовали собственную нейросеть. Алиса AI получала на вход запрос, предыдущие реплики — для контекста — и инструкцию (промпт) для определения тематики или типа формулировки. Точность разметки составила 90–95% в зависимости от категории. Чтобы добиться такого результата, для некоторых категорий мы размечали данные в два этапа — с помощью нейросети и вручную.

Краткие итоги

Почти треть (32,7%) всего потока запросов в чате с Алисой AI — информационные. Чаще всего пользователи хотят узнать какие-то факты, в том числе касающиеся российской специфики: например, «сколько денег начисляется при работе в ночное время», «пословица лето припасиха зима прибериха пословица что она обозначает», «самая популярная серия советских домов шестнадцатиэтажных в санкт петербурге», «есть ли мышцы в хвосте у кошек». Такие запросы составляют 28,5% от всего потока. Около 3% всех запросов связаны с товарами и услугами: «алиса сколько стоит домашний тренажер кардио», «кроссовки женские модные купить в спб». Ещё 1,4% посвящены кулинарии: «сколько варить капусту для щей», «алиса при какой температуре нужно выпекать медовик».

Около 18% потока запросов связаны с медиаконтентом. В основном это просьбы найти аудио или видео — например, «алиса найди мне видео как почистить помело». Сюда же относятся просьбы оживить фото, когда люди описывают, что хотят увидеть: «кот и кошка садятся друг напротив друга и пожимают друг другу лапы». Остальные запросы про медиаконтент связаны с генерацией и анализом изображений: «нарисуй свой лес зимой по стихотворению тютчева зима чародейка» или «расшифруй данный чертеж».

В 14% случаев люди приходят в чат с Алисой AI, чтобы в чём-то разобраться или получить совет. Около 6% потока запросов связаны с обучением — например, когда нейросеть просят объяснить сложную тему («работа газа и пара при помощи расширения 8 класс физика легкими словами»). Почти в 4% случаев пользователи хотят получить инструкцию («инструкция для сборки рулонных штор»), 2,5% потока запросов касаются здоровья, фитнеса и ухода за собой. Еще в 2% случаев пользователи просят Алису AI подать идею.

Около 14% потока запросов связаны с общением. Причем основная их часть — 8,8% от всего потока — приходится на беседы с нейросетью. Например, пользователи спрашивают Алису AI, какой цвет она любит и хочет ли стать человеком. В 3,6% случаев люди предлагают нейросети во что-нибудь поиграть («алиса давай поиграем в медвежонка»), еще около 1% потока — это рефлексия и вопросы про отношения («девушка хочет расстаться можно ли восстановить отношения»).

Интересно, что на работу с текстом — генерацию стихов и сказок, редактирование, подготовку личных и рабочих писем, перевод — приходится всего 9% от всего потока запросов. Очевидно, что сфера применения нейросетей стремительно расширяется. В 3% случаев пользователи интересуются математическими вычислениями, аналитикой и ИT. Например, они просят нейросеть что-нибудь посчитать или спрашивают её про код: «как в го преобразовать строку в число», «примени подходящий статистический критерий для сравнения».

Мы изучили также, как люди формулируют свои запросы. Оказалось, что больше половины из них — это вопросы. В 27,3% случаев пользователи обращаются к нейросети с просьбами («алиса придумай поздравление с днем рождения»). Еще 18,3% потока запросов — это просто высказывания («алиса вот динозавр вымер он не бессмертный как я»). Вопросы чаще других задают пользователи от 45 лет, с просьбами чаще приходят молодые люди (от 18 до 34 лет), высказывания более характерны для аудитории 35-44 лет.

Полная версия исследования доступна на нашем сайте.

На улицах Казани появились наши первые роботы-доставщики. Они доставляют заказы Яндекс Лавки в центре города, в Вахитовском районе — выбрать доставку роботом можно в приложении сервиса. В будущем роботы будут приезжать и к жителям других районов.

Ниже расскажем чуть подробнее о планах и о новом поколении роботов-доставщиков Яндекса.

Где доступна доставка

Роботы-доставщики уже работают в дарксторе Лавки на Спартаковской улице. В декабре возможность заказать доставку роботом появится и у тех, кто проживает в окрестностях улицы Маяковского. За следующий год мы планируем довести количество казанских дарксторов с роботизированной доставкой до 30. Роботы-доставщики также начнут выполнять заказы для Еды и Доставки. Мы развиваем этот проект вместе с Минцифры Республики Татарстан и исполнительным комитетом Казани.

Кроме Казани, роботов-доставщиков Яндекса можно встретить в 21 районе Москвы, в Иннополисе, в Санкт-Петербурге и его пригороде Мурино. В 2025 году роботы выполнили более 250 тысяч доставок.

Новое поколение

Казанские роботы-доставщики — новейшей модели: они относятся к четвёртому поколению, которое мы представили в конце октября. У них новый лидар, позволяющий роботу видеть мир во всех деталях, более мощный вычислительный блок и новая подвеска — благодаря ей повысилась проходимость. Кроме того, это первые роботы Яндекса, которые будут выпускаться серийно. К концу 2027 года мы намерены произвести в общей сложности 20 тысяч доставщиков нового поколения.

Роботы-доставщики способны работать в любую погоду, в том числе в туман, дождь и снегопад. Лидар позволяет им видеть на 100 метров вокруг и распознавать своё окружение — в том числе дорожные знаки и разметку. Роботы передвигаются по тротуарам со скоростью пешехода — в среднем 4 км/ч, а автомобильные дороги пересекают только по «зебре», дождавшись разрешающего сигнала светофора. У каждого робота есть светящийся красный флажок — с ним он ещё заметнее для водителей и пешеходов.

Объём отсека — 61 литр; роботы способен перевозить до 25 кг груза. У новых роботов отсек можно разделить перегородкой — так они могут доставить два заказа за один рейс. На одном заряде робот проезжает до 70 км.