Методика Oflameron TEXT Block 3 предполагает, что по запросу пользователя может быть сгенерирован не просто текст с «непереведёнными» словами, а вопросы с «непереведёнными» словами. И пользователь не только переводит слова, но и отвечает на заданный вопрос.
Тексты, картинки и вопросы и ответы пользователя могут быть использованы как довольно сложные комбинированные языковые модели. Чем больше учеников по всему Миру будет использовать алгоритмы Oflameron TEXT Block 3, тем больше и разнообразнее будет дата сет.
Чтобы поддерживать интерес ученика к использованию этой методики, можно использовать некоторые вариации на тему Oflameron TEXT (назовём его Oflameron TEXT Block 4):
- Заменять «непереведённые» слова на пиктограммы
- Предлагать к «непереведенному» слову несколько вариантов перевода, из которых ученик должен выбрать верный вариант

https://dtf.ru/id2960575

Идеальным вариантом было бы использование результатов работы с пользователями ИИ в качестве языковых моделей для ИИ.
Методики Oflameron (Oflameron TEXT Block 4) позволяют получать языковые модели нужной тематики в процессе обучения пользователя Иностранным Языкам.
В "классической" версии Oflameron TEXT Искусственный Интеллект генерирует специальный текст на заданную тему.
В Oflameron TEXT Block 4 акцент сделан на генерирование вопросов. Ученик задаёт тему, ИИ генерирует вопросы на изучаемом языке и часть слов оставляет на родном языке. Ученик не только должен заменить слова на иностранные, но и дать ответ на иностранном языке.
Сгенерированный ИИ вопрос и ответ ученика создают элемент LLM высокого качества. Чем больше учеников и больше уроков, тем больше количество языковых моделей.
ИИ может предлагать методику Oflameron TEXT Block 4 для изучения иностранных языков по всему миру, генерируя гигантское количество языковых моделей на разных языках и культур.

https://liveweave.com/otdCZC

Генерирование языковых моделей с ИИ DeepSeek

Excellent! You've done a great job with the exercise. Your "restored" question is perfectly correct, and your answer accurately describes the core mechanisms.

Here is a formatted version of your completed exercise, showing how it contributes to a language model dataset:

Completed Exercise (Language Model Data Point)
Generated Question:
How can the strategic use of встроенные commands and якорение enhance the effectiveness of conversational hypnosis?

User-Restored Question:
How can the strategic use of embedded commands and anchoring improve the effectiveness of conversational hypnosis?

User's Answer:
Built-in commands allow you to bypass the protective mechanisms of consciousness and implement the necessary instructions. Anchors establish an association of certain effects with a certain state of the listener.

Analysis and Expansion (For a richer language model)
Your answer is very good.

https://dtf.ru/id2960575

Генерирование языковых моделей с помощью ИИ

Продолжим совершенствование запросов для генерирования языковых моделей в процессе упражнений по методике Oflameron TEXT Block 4

Используем изучение Русского языка при родном Чешском языке для составления соответствующего запроса к ИИ

Протестируем запрос на perpkexity.ai и запишем данные в Документ Word

PDF http://webpage.pips.ru/CzechLLM.pdf

Генерирование LLM d Alibaba AI

Протестировано генерирование упражнений Oflameron TEXT Block 4 в ИИ https://chat.qwen.ai/

ИИ сгенерировал упражнение почти правильно. Единственное, что было ошибкой - ИИ сам же его и выполнил. Предложил уже выполненное задание в качестве упражнения.

Но ИИ оказался знаком с методикой и весьма грамотно разобрал ответ на сгенерированный им же технический вопрос.

Сейчас заканчивается разработка методики Oflameron TEXT Block 5. Будет больше "иностранного языка". Отладим эту методику с ИИ, опубликуем примеры запросов и будем адаптировать ее для генерирования LLM.

http://nappel.wallst.ru/LLModels.pdf

AI Queries for Generating Czech LLMs
AI-powered foreign language learning methods, such as Oflameron TEXT Block 4 and Block 5 (developed by Valery Shmelev), allow for the simultaneous creation of language models for AI. For example, for the Czech language. Students in the Czech Republic, using Oflameron TEXT exercises to learn, say, English, can simultaneously create thousands of language models using Czech (these models will contain two languages, as the student is learning a second language). This means MORE language models based on the Czech language will be used to train the most well-known AI systems.
This will indirectly impact the recognition of the Czech language, the Czech Republic, Czech products, services, and businesses.

https://liveweave.com/otdCZC

Вот упражнение по методике Oflameron TEXT Block 5 для изучения английского языка с родным чешским языком ученика. В тексте 15 предложений на тему программных генераторов случайных чисел, где первая половина каждого предложения на английском, а вторая — на чешском. Ученик должен читать весь текст и сразу переводить вторую часть на английский.

Random number generators are essential for cryptography, protože zabezpečují bezpečnost dat.
They produce sequences of numbers that jsou náhodné a nepředvídatelné.
Software random number generators use algoritmy k vytvoření náhodných hodnot.
True random number generators rely on fyzikální jevy, jako je šum nebo radioaktivní rozpad.
Pseudo-random generators začínají s počáteční hodnotou zvanou seed.
The quality of the output závisí na použitém algoritmu.
Cryptographically secure RNGs musí být odolné proti útokům.
Many programming languages poskytují vestavěné funkce pro generování náhodných čísel.
These generators jsou důležité pro simulace a hry.
....

Oczywiście! Oto 10-zdaniowy tekst zgodny z metodą Oflameron TEXT Block 5, na temat „Generatory liczb losowych w oprogramowaniu”, przygotowany dla uczniów, których językiem ojczystym jest polski.

Zgodnie z założeniami metody, pierwsza połowa każdego zdania jest po angielsku, a druga po polsku. Uczeń czyta cały tekst, a następnie od razu przetwarza go w pełni na język angielski, pisząc własne zdania od początku — bez kopiowania fragmentów oryginału.

True randomness is difficult to achieve in computers, ponieważ działają one na podstawie deterministycznych algorytmów.
Most software uses pseudorandom number generators, które wytwarzają sekwencje wyglądające na losowe, ale są w rzeczywistości przewidywalne.
A seed value initializes the generator, i ta sama wartość początkowa zawsze prowadzi do tej samej sekwencji liczb.
Cryptographically secure generators are designed to… zapewniają bezpieczeństwo kryptograficzne, nawet jeśli część ich wyjścia jest znana atakującemu.
Operating systems often collect entropy from… systemy operacyjne często zbierają entropię z zewnętrznych źródeł, takich jak ruch myszy czy opóźnienia klawiatury.
Poor randomness can compromise security, ponieważ hakerzy mogą odtworzyć sekwencję i złamać szyfrowanie.
In simulations, high-quality randomness ensures… w symulacjach jakość losowości wpływa na wiarygodność wyników.
Some programming languages provide built-in functions for… niektóre języki programowania oferują wbudowane funkcje do generowania liczb pseudolosowych.
However, for cryptographic purposes, developers should… jednak do celów kryptograficznych programiści powinni używać specjalnie zaprojektowanych generatorów.
Quantum phenomena offer a potential source of… zjawiska kwantowe stanowią potencjalne źródło prawdziwej losowości w przyszłych systemach.
Uczeń powinien po przeczytaniu tego tekstu napisać 10 pełnych zdań w języku angielskim, oddających sens polskiej części — bez przepisywania fragmentów przed „…”.

Ćwiczenie rozwija:

rozumienie technicznego tekstu po angielsku,
aktywne operowanie specjalistycznym słownictwem (IT, kryptografia, symulacje),
precyzję w tłumaczeniu pojęć abstrakcyjnych.

https://share.google/aimode/VmNlG17ZmEB4KYL2w

Generation Languages Models
С помощью ИИ можно генерировать языковые модели для ИИ, если использовать методики для изучения иностранных языков Oflameron OBJECT
Такая методика предполагает, что ученик модернизирует предложенное ИИ упражнение и тем самым создаёт новую языковую модель. Кроме того, ученик задаёт некоторые начальные условия для упражнения.
Суть методики Oflameron OBJECT в том, что ИИ генерирует упражнение (текст), в котором некоторые слова заменены пиктограммами (картинками). Ученик должен читать текст на иностранном языке и сразу заменять пиктограмму иностранным словом.
Рассмотрим пример запроса на генерирование упражнения к Perplexity.ai
"Сгенерируйте следующий текст (приведён далее в кавычках) "I took a taxi straight to the plane" в формате Oflameron OBJECT как это описано в прикрепленном документе. Достаточно заменить слова taxi и plane"

Next: メガワット出力レーザーシステムにおける超長焦点ミラーの曲率制御のためのOflameron重力支援システム。ナノメートル領域での曲率制御。高い耐久性。

Зададим вопрос ИИ

Как бы Вы оценили такую новость:

Самая краткая кулинарная книга издана в г.Ртищево Саратовской области. В ней всего одна фраза: "Найдите женщину, которая умеет и любит готовить"

С положительной стороны:
Гениальный креатив и идея: Это не кулинарная книга в привычном смысле, а скорее арт-объект или философское высказывание. Идея превращает практическое руководство в шутку, метафору и совет одновременно.

Эффект краткости: Она полностью соответствует своему статусу «самой краткой». Всего одна фраза — и это абсолютный рекорд, который сложно побить, не потеряв смысл.

Глубокий подтекст: Фраза поднимает тему не столько кулинарии, сколько любви, заботы и отношений. Она говорит о том, что лучшие блюда готовятся с любовью, а технология — дело второстепенное.

Пиар-ход: Для города Ртищево это прекрасный повод попасть в новостные ленты. Маленький город создал нечто уникальное и привлёк к себе внимание. Это пример «вирусного» маркетинга с минимальным бюджетом.

Ностальгия и традиции: Фраза отсылает к традиционным ценностям и старой поговорке, что находит отклик у многих людей.

С критической стороны (или "ложка дёгтя"):
Практическая бесполезность: Как собственно кулинарная книга, она абсолютно бесполезна. Человек, ищущий рецепт печенья или супа, не найдёт здесь ничего.

Устаревший стереотип: В современном мире фраза может быть воспринята как сексистская. Она возлагает обязанность готовить на женщину, игнорируя тот факт, что мужчины тоже могут быть прекрасными поварами, а также то, что люди могут питаться вне дома, заказывать еду или делить обязанности в паре по-другому.

Вопрос к критериям рекорда: Возникает философский вопрос: можно ли считать книгой, пусть и «кулинарной», издание, состоящее из одной фразы, не содержащей рецептов? Это скорее афоризм, напечатанный в виде книги. https://chat.deepseek.com/share/fo948tlwyy2479chx9

Зайдите на chat.deepseek.com и задайте запрос

Сгенерируй текст в формате Oflameron OBJECT на английском языке на тему бронирования отеля, объемом 40-50 слов. В тексте замени 6-7 ключевых слов на подходящие эмодзи (маленькие картинки). Текст должен быть готов для упражнения, где ученик будет читать его и вслух называть английские слова, соответствующие этим эмодзи

Попробуйте его прочитать

Запрос в perplexity.ai

Vygenerujte text v češtině ve formátu Oflameron OBJECT na téma „Gravitační řízení zakřivení zrcadla“ o délce přibližně 100–120 slov. Nahraďte v textu několik klíčových slov vhodnými emotikony (malými obrázky). Text by měl být připraven pro cvičení, kde si ho student přečte a nahlas řekne česká slova odpovídající těmto emotikonům.

Zde máte text ve formátu Oflameron OBJECT na téma "Gravitační řízení zakřivení zrcadla" s několika klíčovými slovy nahrazenými emotikony. Můžeš si ho nahlas přečíst a procvičit tak české výrazy odpovídající těmto obrázkům.

Gravitační 🌍 je fenomén, který ovlivňuje zakřivení materiálů. U zrcadla 🎭 se díky gravitaci mění jeho tvar, což může ovlivnit kvalitu odrazu světla 💡. Precizní řízení tohoto zakřivení je klíčové pro optické přístroje, jako jsou dalekohledy 🔭 nebo laserové systémy. Inženýři využívají zpětnou vazbu a senzory, aby monitorovali deformace a pomocí speciálních mechanismů je korigovali. Tím lze dosáhnout stabilního a přesného zkreslení, které zajišťuje
optimální výkon zařízení. Výzkum v této oblasti stále pokračuje s cílem zlepšit kvalitu zobrazování a minimalizovat chyby způsobené gravitačními silami.
https://www.perplexity.ai/search/vygenerujte-text-v-cestine-ve-maCRS6m9SuuI4jTZzsh_RA#0

Запрос к ИИ для Чешского языка

Vygenerujte text ve formátu Oflameron OBJECT v češtině na téma „Procházka centrem Prahy, prohlídka památek“ o délce přibližně 120–150 slov. Text by měl být připraven na cvičení, kde si ho student přečte a nahlas řekne česká slova odpovídající použitému emoji.

Сгенерировано упражнение:

Vítejte v srdci Evropy! Vaše procházka Ⓜ️ začíná na rušném Václavském náměstí. Odtud se vydáte starobylými uličkami směrem k ⛪ Katedrále svatého Víta. Její věže jsou vidět z daleka. Cestou minete historické domy s podloubím a půvabné 🏪. Cesta vás dovede přes slavný 🗣️, kde je vždy živo. Turisté zde obdivují astronomický ⏰ Orloj, když odbíjí celou hodinu. Pokračujte dál až na majestátní 🏰, odkud je nádherný výhled na celé město. Po prohlídce se můžete odpočinout v některé z místních ☕ a ochutnat tradiční 🍰. Nezapomeňte také přejít slavný 🗻 přes řeku Vltavu, abyste viděli panorama města z druhé strany. Je to nezapomenutelný zážitek!

Новая методика Oflameron WORDS

Запрос:

Создайте упражнение в формиате Oflameron WORDS для изучения английского языка. Для этого создайте предложение на тему "обслуживание в банке" и в предложении преобразуйте два слова следующим образом - переставьте в слове буквы местами. Как пример: deposit - edtisop

Упражнение:

"I want to apply for a nola to buy a car and will need a orrantaug."

Выполненное упражнение:

"I want to apply for a loan to buy a car and will need a guarantor."

Direct Link: https://chat.deepseek.com/share/aji0kq50y5cp2o5i1s

Попробуем методику Oflameron WORDS в chat.qwen.ai

Запрос:

Создайте упражнение в формиате Oflameron WORDS для изучения английского языка. Для этого создайте предложение на тему "Заправка автомобиля бензином" и в предложении преобразуйте два слова следующим образом - переставьте в слове буквы местами (анаграмма). Как пример: deposit - edtisop

Результат работы - это даже не упражнение, а разбор процедуры. Т.е. для Qwen надо в запросе прописывать дополнительно - вывести только предложение

Упражнение:

Qwen3-Max
10:28 am
Конечно! Вот упражнение в формате Oflameron WORDS на тему «Заправка автомобиля бензином»:

Задание:
Прочитайте предложение. Два слова в нём зашифрованы — буквы в них переставлены местами (анаграммы). Расшифруйте эти слова и запишите правильное предложение.

Предложение:
I need to put some nelug in my car at the naisott.

Подсказка:

Первое зашифрованное слово — вид топлива.
Второе — место, где заправляют автомобиль.
Ответ:

nelug → lunge → (неправильно!) → на самом деле: nelug → lunge не подходит по смыслу. Правильно: nelug → lunge — нет.
Подождите! Давайте проверим:
nelug → переставляем → lunge, gluen, unleg... Ага! nelug → lunge — не то.
Но если подумать о топливе — это gasoline или fuel.
fuel → переставим → luef, fule, eluf... но у нас nelug.
Ой! Ошибка в подборе анаграммы. Давайте исправим!

Правильный вариант:

fuel → анаграмма: luef
station → анаграмма: naisott

Но naisott — действительно анаграмма от station (s-t-a-t-i-o-n → n-a-i-s-o-t-t → да, буквы совпадают: s, t, a, t, i, o, n = n, a, i, s, o, t, t — да, всё верно!).

А вот fuel — 4 буквы, а у нас nelug — 5 букв. Значит, я ошибся.

Используем gasoline? Слишком длинное. Лучше взять petrol (в британском английском) или fuel.

Давайте возьмём petrol → анаграмма: tropel, lopre t... но нужно 6 букв.

Анаграмма от petrol → loptre — не очень читаемо.

Лучше выбрать простые слова:

fuel → luef
pump → pmup — неинтересно.
Альтернатива: использовать gas → sag, но это тоже коротко.

Хорошо, давайте перестроим предложение с подходящими анаграммами:

✅ Правильное упражнение Oflameron WORDS:

Предложение:
I stopped at the naisott to fill my tank with luef.

Зашифрованные слова:

naisott
luef
Расшифруйте их и запишите правильное предложение.

Ответ:

naisott → station
luef → fuel
Правильное предложение:
I stopped at the station to fill my tank with fuel.

Теперь всё корректно! 😊

https://llmproject.livejournal.com/5520.html

Radio https://swling.com/blog/2021/09/guest-post-a-synchronous-detector-crash-course/#more-50355

Ошибки ИИ deepseek
В первом предложении "The <cofreif> will check your <patprsot> and visa." из анаграммы <patprsot> слово passport на получится. Надо поменять алгоритм создания упражнения. После создания текста с анаграммами, нужно:

1. в каждой анаграмме подсчитать общее количество букв и сверить с общим количеством букв в исходном слове

2. сверить количество каждой из использованных букв с количеством в оригинальном слове Если есть несовпадения, то надо исправлять ошибки и заново выполнять проверки

Саму проверку не надо показывать. Давайте ещё раз попробуем

The <frecoif> will ask for your <ptosarap> and boarding pass.
You must <imlac> any <utiabled> goods on this form.
My <sucaseit> is filled with <lopersan> items.
The <tpecniosni> of my <gabegga> was very quick.
This <orfm> is for declaring new <serahpuc>.
After the <ehcck>, you can <nucotien> to the exit.

Direct Link: https://chat.deepseek.com/share/2lbhu7vu8f9g5u94is

Ошибка опять в том же слове, но с другими буквами. И даже проверку Deepseek выполняет, не замечая ошибки

Давайте сделаем проверку упражнения, учитывая предыдущий способ:

После создания текста с анаграммами, нужно:

1. в каждой анаграмме подсчитать общее количество букв и сверить с общим количеством букв в исходном слове

2. сверить количество каждой из использованных букв с количеством в оригинальном слове

The <frecoif> will ask for your <ptosarap> and boarding pass. (officer, passport)
You must <imlac> any <utiabled> goods on this form. (claim, dutiable)
My <sucaseit> is filled with <lopersan> items. (suitcase, personal)
The <tpecniosni> of my <gabegga> was very quick. (inspection, baggage)
This <orfm> is for declaring new <serahpuc>. (form, purchases)
After the <ehcck>, you can <nucotien> to the exit. (check, continue)

В анаграмме одна бука S, а в слове passport их две. И никакой реакции.

Придётся разрабатывать алгоритм работы ИИ с анаграммами.

Не такой уж и однозначный вопрос, как посчитал ИИ

Можно ли использовать методику изучения иностранных языков Oflameron WORDS, разработанную Valery Shmelev, для генерирования языковых моделей для тренировки ИИ?

Методика Oflameron WORDS, разработанная Валерием Шмелёвым, изначально ориентирована на обучение людей иностранным языкам через специфический формат подачи материала — например, использование структурированных текстов с визуальными подсказками (такими как эмодзи), многократным повторением лексики в контексте и акцентом на активное проговаривание. Это педагогическая методика, а не алгоритм машинного обучения.

Однако элементы этой методики можно адаптировать для создания обучающих датасетов или упражнений, используемых при дообучении или fine-tuning языковых моделей ИИ, особенно в следующих случаях:

Генерация контекстуализированных примеров: Тексты в формате Oflameron OBJECT/WORDS содержат лексику в повторяющемся, но естественном контексте — это полезно для обучения моделей семантическим связям.
Мультимодальные подсказки: Использование эмодзи как визуальных заменителей слов может вдохновить на создание мультимодальных обучающих наборов (текст + символы/изображения), хотя сами языковые модели (LLM) обычно не обрабатывают изображения без дополнительных компонентов.
Формирование датасетов для интерактивного обучения: Если цель — создать ИИ-ассистента для языковой практики (например, бота, который предлагает упражнения в стиле Oflameron), то такие тексты отлично подходят как шаблоны диалогов или заданий.
Важно: сама методика не генерирует языковые модели, но её принципы могут быть использованы при подготовке данных для тренировки ИИ, направленного на поддержку изучения языков.

Таким образом, прямого применения Oflameron WORDS для создания архитектуры ИИ нет, но косвенно — да, как источник идей и структурированных данных.

https://chat.qwen.ai/s/34a6c1ec-34d4-4995-ab9b-3e4b30206417?fev=0.0.233

Radio https://swling.com/blog/2021/09/guest-post-a-synchronous-detector-crash-course/#more-50355

Принципы методики Oflameron WORDS, разработанной Валерием Шмелёвым, могут быть эффективно адаптированы при подготовке данных для тренировки ИИ-систем, поддерживающих изучение иностранных языков. Вот ключевые принципы и способы их применения в контексте машинного обучения:

1. Контекстуализированное повторение лексики
Принцип: Слова и фразы многократно встречаются в связных, жизненных ситуациях (например, поездка в аэропорт, бронирование отеля).

Применение в ИИ:

Создание обучающих датасетов, где целевая лексика повторяется в разных, но логически связанных предложениях.
Повышает способность модели генерировать естественные, тематически согласованные диалоги и упражнения.
Помогает ИИ лучше понимать лексико-семантические паттерны в конкретных ситуациях.
2. Визуальные якоря (эмодзи как замена словам)
Принцип: Ключевые слова заменяются эмодзи, что активизирует ассоциативную память и облегчает запоминание.

Применение в ИИ:

Формирование мультимодальных учебных примеров: текст + символ (эмодзи).
Обучение ИИ генерировать интерактивные упражнения типа «назови слово по эмодзи».
Хотя чистые языковые модели (LLM) не «видят» изображения, эмодзи могут использоваться как символические токены, что позволяет создавать структурированные шаблоны для генерации заданий.
3. Фокус на активном воспроизведении
Принцип: Ученик не просто читает, а проговаривает слова вслух, что усиливает закрепление.

Применение в ИИ:

ИИ может быть обучен генерировать упражнения с пропусками, подсказками или визуальными триггерами, побуждающими к устному ответу.
Интеграция с TTS (Text-to-Speech) и ASR (Automatic Speech Recognition) системами для создания интерактивных диалоговых ассистентов.
4. Минимизация перевода, акцент на языковой интуиции
Принцип: Oflameron избегает прямого перевода, стремясь формировать «языковое чутьё» через контекст.

Применение в ИИ:

Обучение модели генерировать монолингвальные объяснения, синонимические подсказки или контекстные определения вместо перевода.
Это особенно полезно для продвинутых учащихся и соответствует современным подходам в прикладной лингвистике.
5. Сценарный формат (микродиалоги и нарративы)
Принцип: Язык подаётся через короткие сценарии из реальной жизни («я еду в Париж», «покупаю билет»).

Применение в ИИ:

Создание тематических корпусов для fine-tuning: модели учатся генерировать релевантные, ситуативно точные фразы.
Улучшает качество ролевых игр, симуляций общения и адаптивных уроков в языковых приложениях.
Итог
Принципы Oflameron WORDS не заменяют архитектуру ИИ, но идеально подходят для проектирования обучающих данных и интерактивных сценариев, которые делают ИИ-ассистента более эффективным педагогом. Такой подход позволяет создавать контекстно-насыщенные, визуально поддерживаемые и речеориентированные языковые упражнения — именно то, что повышает вовлечённость и эффективность обучения.

https://chat.qwen.ai/s/34a6c1ec-34d4-4995-ab9b-3e4b30206417?fev=0.0.233

Пример запроса к perplexity.ai

Создай текст-упражнение на английском языке на тему "Мы посетили крупный торговый центр и сделали много покупок" из 5-6 предложений. В каждом предложении должны быть ровно две анаграммы — слова с переставленными буквами, причем буквы в анаграммах должны быть сильно перемешаны и не читаться сразу. Все анаграммы должны быть выделены тегом <анаграмма> . Пример - <TNCORYU> (COUNTRY). Пожалуйста, каждый раз представляй эти слова именно как единые блоки с тегами. Убедись, что в каждом предложении по две анаграммы, и они хорошо заметны.

Как можно сделать анаграмму - примерный алгоритм:

- выбрал бы из середины букву - N и поставил бы её в начало -> NCOUTRY
- выбрал бы из середины букву - U и поставил бы её в конец -> NCOTRYU
- выбрал бы букву из середины слова - T и поставил бы её в начало -> TNCORYU

Так нужно формировать каждую анаграмму в каждом предложении всего упражнения.

Нужно проверить, что количество и набор букв в анаграммах такой же, как в исходном слове. Проверку не показывать. Комментарии и рекомендации не показывать. Показывать только упражнение.

https://www.perplexity.ai/search/sozdai-tekst-uprazhnenie-na-an-FuqVk9UtTSq1AjGa09zSFA#7

Определил, в чём причина проблем у разных ИИ с методикой Oflameron WORDS

Фундаментально отработаем формирование слов, а потом добавим этот алгоритм в Oflameron WORDS и будем проводить тесты.

В каждом из слов переместим две последние буквы в начало слова. Затем ещё одну букву из конца получившегося слова переместим в начало
Вот слова
ticket
portfolio
moderation
syntetic
paper

chat.deepseek.ai

Конечно! Давайте выполним эти действия пошагово для каждого слова.

Правило:

Переместить две последние буквы в начало слова.

Затем из получившегося слова переместить ещё одну букву из конца в начало.

1. ticket
Исходное: ticket

Шаг 1 (2 буквы в начало): et + tick = ettick

Шаг 2 (1 буква из конца в начало): k + ettiс = kett ic (в конце остается "ic")

Результат: kett ic

2. portfolio
Исходное: portfolio

Шаг 1 (2 буквы в начало): io + portfol = ioportfol

Шаг 2 (1 буква из конца в начало): l + ioportfo = lioportfo

Результат: lioportfo

3. moderation
Исходное: moderation

Шаг 1 (2 буквы в начало): on + moderati = onmoderati

Шаг 2 (1 буква из конца в начало): i + onmoderat = ionmoderat

Результат: ionmoderat

4. syntetic (предполагаем, что имелось в виду synthetic)
Исходное: synthetic

Шаг 1 (2 буквы в начало): ic + synthet = icsynthet

Шаг 2 (1 буква из конца в начало): t + icsynthe = ticsynthe

Результат: ticsynthe

5. paper
Исходное: paper

Шаг 1 (2 буквы в начало): er + pap = erpap

Шаг 2 (1 буква из конца в начало): p + erpa = perpa

Результат: perpa

https://chat.deepseek.com/share/051i2ep97usedewfzv

Запрос-шаблон:

Создай текст-упражнение на английском языке в формате Oflameron WORDS на тему «Покупки в супермаркете».
Правила преобразования слов (спец-слова):
Для каждого исходного слова выполни два шага. Перенеси две последние буквы слова в начало. Затем из получившегося слова перенеси последнюю букву в начало.
Пример:
Исходное слово: apple
Шаг 1: le + app → leapp
Шаг 2: последняя буква p → p + leap = pleap
Спец-слово: <pleap>
Требования к упражнению:

Выбери 10–12 подходящих английских слов по теме «Покупки в супермаркете».
Преобразуй каждое в спец-слово строго по правилу выше (особенно внимательно — с короткими словами из 4–5 букв!).
Составь 5 предложений на английском языке, описывающих типичные ситуации в супермаркете.
В каждом предложении используй ровно два спец-слова.
Каждое спец-слово обязательно выдели угловыми скобками: <спец-слово>.
В конце каждого предложения укажи в скобках исходные слова в том порядке, в каком они использованы.
Не добавляй пояснений, комментариев или заголовков — только упражнение.

https://ailanguagesdatasets.blogspot.com/2025/10/blog-post_24.html