О команде itinai.com
Наши команды — это разнообразная группа талантливых людей, работающих удаленно из разных уголков мира. Что действительно объединяет нас, так это наша общая страсть к языку современных технологий. Мы собираемся вместе, чтобы сотрудничать, инновации и использовать мощь передовых технологий для создания исключительных решений.
Наша миссия
itinai.ru— это глобальная лаборатория ИИ, инкубатор продуктов. Мы делаем искусственный интеллект доступным, применимым и прозрачным для профессионалов из различных отраслей. Каждая статья, инструмент и продукт основаны на нашей вере в то, что ИИ должен быть практичным, проверяемым и ориентированным на человека.
Наши команды ИИ
На itinai.com мы создаем продукты ИИ и запускаем программы инноваций в сотрудничестве с экспертными командами из 12 стран.
- 🇷🇺 Россия
- 🇰🇿 Казахстан
- 🇬🇪 Грузия
- 🇦🇪 ОАЭ
- 🇺🇸 США
- 🇵🇭 Филиппины
- 🇻🇳 Вьетнам
- 🇦🇷 Аргентина
- 🇹🇭 Таиланд
- 🇩🇪 Германия
Сообщество создателей ИИ
Мы не просто технологическая компания — мы децентрализованная сеть создателей, исследователей и предпринимателей. Каждая команда вносит вклад в создание инструментов на основе ИИ, ботов, контентных движков и моделей монетизации, адаптированных для локальных рынков.
Редакционные принципы
- Надежность – Мы цитируем источники, проверяем факты и избегаем хайпа.
- Опыт прежде всего – Написано и проверено экспертами в своей области.
- Человек в процессе – ИИ — это инструмент, а не замена суждению.
- Прозрачность – Имена авторов, их опыт и намерения раскрываются.
Акселераторы ИИ и продуктовые лаборатории
В каждом регионе мы проводим Акселераторы продуктов ИИ — программы, которые помогают местным талантам и бизнесам превратить идеи в прибыльные, автономные бизнесы на основе ИИ всего за несколько недель. Мы предоставляем инфраструктуру, модели ИИ, обучение и каналы монетизации.
Ваш глобальный партнер по акселератору ИИ. Спросите меня, я помогу вам
Присоединяйтесь
Следуйте за нами, вносите идеи или предлагайте партнерства. Мы приветствуем сотрудничество с исследователями, писателями и лидерами продуктов, увлеченными созданием этичного, удобного ИИ.
Лучшие статьи, выбранные нашей командой
-
Mistral AI представляет Mistral Saba: новый языковой модель для арабского и южноиндийских языков, таких как тамильский.
-
Microsoft AI представляет Direct Nash Optimization (DNO): масштабируемый алгоритм машинного обучения, объединяющий простоту и стабильность контрастного обучения с теоретической общностью оптимизации общих предпочтений.
-
Новый бенчмарк для оценки моделей RAG AI в сложных областях размещения ветровых электростанций и экологического лицензирования.
-
TxGemma от Google AI: Революция в разработке лекарств с помощью больших языковых моделей
Введение TxGemma от Google AI Разработка терапевтических средств остается дорогостоящим и сложным процессом с высоким уровнем неудач и длительными сроками разработки. Традиционный процесс открытия лекарств требует обширных экспериментальных проверок, что требует значительных ресурсов и времени. Компьютерные…
-
Достижение эффективности больших языковых моделей без умножения матриц для улучшения производительности.
-
Встречайте Arch: Умный шлюз уровня 7 для приложений LLM
-
Исследователи FutureHouse представляют PaperQA2: первый искусственный интеллект, проводящий полный обзор научной литературы самостоятельно
-
Алгоритм обучения с подкреплением, упрощающий задачу до решения последовательности проблем относительной регрессии относительной награды.
-
Gemma 3n: Новый Мультимодальный ИИ от Google для Мобильных Устройств
Gemma 3n: Новая Эффективная Модель Искусственного Интеллекта Введение в Gemma 3n Google DeepMind представила Gemma 3n — компактную и высокоэффективную многомодальную модель ИИ, предназначенную для работы в реальном времени на мобильных устройствах. С ростом потребности в…
-
AI-стартап Parley помогает иммиграционным адвокатам писать заявки на визы с помощью искусственного интеллекта
-
Проблемы и улучшение систем преобразования текста в речь: исследование AI представляет супер-монотонный поиск выравнивания
-
Интеллектуальный стартап Parea AI: создание автоматических оценок на основе LLM, соответствующих человеческому мнению
-
Исследователи MIT выпустили надежный инструмент управления искусственным интеллектом.
-
Оптимизация обучения с подкреплением для больших языковых моделей с использованием KL-дивергенции
Введение в Off-Policy Reinforcement Learning В мире технологий и автоматизации бизнеса офф-политика (Off-Policy) в обучении с подкреплением (Reinforcement Learning, RL) с использованием расхождения Кульбака-Лейблера (KL Divergence) открывает новые горизонты для больших языковых моделей (Large Language Models,…
-
Оптимизация производительности рассуждений: анализ методов масштабирования вычислений в языковых моделях
Оптимизация производительности рассуждений Оптимизация производительности рассуждений Языковые модели продемонстрировали отличные способности в различных задачах. Однако сложные рассуждения остаются вызовом, так как они часто требуют дополнительных вычислительных ресурсов и специализированных техник. Это побудило разработку методов масштабирования вычислений…
-
Как GPT взаимодействует с Prolog для улучшения решения математических задач: исследование из UC Berkeley