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
-
Выпущена модель Jina-ColBERT-v2: улучшение производительности на 6,6% и сокращение объема хранения на 50% для многоязычного поиска.
-
Искусственный интеллект Robbie G2: навигация по интерфейсам с помощью OCR, Canny Composite и Grid
-
HAC++: Новые методы сжатия для 3D Gaussian Splatting
-
Microsoft представила Florence-VL: новый мультимодальный модель для объединения зрения и языка.
-
Исследователи предлагают новый метод автоматической генерации графиков атак с использованием искусственного интеллекта.
-
Встречайте Arch: Умный шлюз уровня 7 для приложений LLM
-
Prime Intellect выпустил SYNTHETIC-1: открытый набор данных с 1,4 млн заданий по математике, программированию, инженерии и пониманию синтетического кода.
-
Мониторинг диабета через приложение: преимущество клиники и пациентов
Диабет — это серьезное заболевание, требующее постоянного мониторинга уровня сахара в крови. Контроль уровня глюкозы является ключевым фактором для предотвращения осложнений и обеспечения хорошего качества жизни у пациентов с диабетом. В этой статье мы рассмотрим, как…
-
Виртуальный помощник Сбербанка: персонализированные финансовые услуги и сокращение затрат
Техническая актуальность В современном мире финансовых услуг использование виртуального помощника, такого как виртуальный ассистент Сбербанка, становится необходимым для обеспечения персонализированного опыта клиентов. Этот инструмент использует алгоритмы машинного обучения и обработки естественного языка для анализа данных клиентов…
-
AxoNN: Прорыв в обучении больших языковых моделей с помощью четырехмерных гибридных параллельных вычислений
Введение в Обучение Глубоких Нейронных Сетей Обучение глубоких нейронных сетей (DNN) достигло небывалого роста благодаря развитию крупных языковых моделей (LLM) и генеративного ИИ. Эффективность этих моделей напрямую зависит от их размера, что стало возможным благодаря достижениям…
-
Исследователи предлагают метод Backtracking для языковых моделей AI.
-
ChemBench is a machine learning framework created to assess the chemical knowledge and reasoning skills of LLMs in a rigorous manner.
-
Понимание математических проблем с помощью метакогнитивных навыков: от вычислений к осознанию
-
AI-монетизация для преподавателя по математике
Мини-Lite Lean Canvas: AI-монетизация для преподавателя математики Цель: Создание стабильного дополнительного дохода для преподавателя математики, используя возможности искусственного интеллекта и платформу itinai.ru. 1. Проблема и Целевая Аудитория Проблема: Преподаватели математики тратят значительное время на: Повторяющееся решение…
-
Улучшение моделей генерации изображений с помощью искусственного интеллекта: новый подход.
-
Эта статья AI от MIT исследует масштабирование моделей глубокого обучения для химических исследований.
Исследование МИТ рассматривает масштабирование моделей глубокого обучения для химических исследований. Увеличение мощности нейронных сетей сулит новые возможности в химии. Это один шаг ближе к созданию более эффективных лекарств и материалов. Невероятно волнующее!