За каждым нашим продуктом стоит не набор готовых библиотек, а собственный контур: методики, которые мы разрабатываем и проверяем, вычисления, которые выполняются на устройстве пользователя, и данные, которые мы берём у первоисточника. Ниже — из чего он состоит.
Научная основа, а не интуиция
Мы опираемся на то, что уже доказано и воспроизводимо: кривую забывания и интервальное повторение в обучении, психоакустику в работе со звуком, модели атмосферы в прогнозировании. Мы не изобретаем науку заново — мы доводим её до прикладного вида и честно обозначаем границы того, что она может.
Собственные методические системы
Учебная программа, шкала сложности, порядок подачи материала и алгоритм повторений спроектированы нами, а не заимствованы. То же с верификацией контента: у каждой единицы материала есть источник, дата проверки и уровень достоверности — это внутренний стандарт, которому подчиняется всё, что мы публикуем.
Вычисления на стороне пользователя
Синтез звука, расчёт интервалов повторения, обработка прогноза и поиск по материалам выполняются на самом устройстве. Такая архитектура дороже в разработке, но даёт три вещи сразу: работу без сети, отсутствие задержек и то, что личные данные попросту некуда утекать.
Данные от первоисточника
Там, где продукт опирается на внешние данные, мы работаем с их источником напрямую — национальными метеослужбами, официальными реестрами, носителями языка, — а не с перепродавцами. Источник указан в продукте и доступен пользователю для проверки.
Языковые модели как инструмент
Модель у нас выполняет узкую задачу с проверяемым результатом: разобрать ошибку в предложении, объяснить документ, подсказать формулировку. Мы не превращаем продукт в оболочку над чатом и не выдаём ответ модели за экспертное заключение.
Инженерная дисциплина
Один источник правды для сайта и приложения, типизация и автоматические проверки на каждое изменение, историчность правок. Это не видно пользователю напрямую — зато видно по тому, как быстро выходит исправление и как редко что-то ломается.