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
-
Улучшение реконструкции 3D из ограниченного количества изображений с помощью метода LM-Gaussian: использование больших модельных предпосылок для качественного синтеза сцены
-
Гибридная система защиты от jailbreak-промтов для LLM: руководство для бизнеса
Введение в гибридную систему для защиты от jailbreak-запросов в LLM Современные системы на основе искусственного интеллекта (ИИ) становятся все более популярными, однако с ростом их использования возникает необходимость в обеспечении безопасности и соблюдении этических норм. Одной…
-
Как использовать нулевой и несколько наборов подсказок в искусственном интеллекте
-
Корпоративный портал с автоматической авторизацией и аналитикой эффективности
Сколько стоит цифровизация: Корпоративный портал с автоматической авторизацией и аналитикой – самостоятельная разработка vs. готовое решение от itinai.ru В современном бизнесе корпоративный портал – это уже не просто модный тренд, а необходимость. Это единая точка входа…
-
Данная статья от Intel представляет SYCL-реализацию полностью сливаемых многослойных перцептронов (MLP) на графических процессорах Intel для центров обработки данных.
-
Эффективность ИИ: новые законы масштабирования для оптимизации моделей и данных в задачах поведения и моделирования мира
-
Моделирование культурного накопления у искусственных агентов обучения с подкреплением
-
Недостатки методов Chain-of-Thought: Новый взгляд на интерпретацию ИИ от Anthropic
Цепочка размышлений может не отражать истинное мышление ИИ: новое исследование Anthropic выявляет скрытые пробелы Метод цепочки размышлений (CoT) стал популярным способом улучшения и интерпретации процессов рассуждения крупных языковых моделей (LLMs). Основная идея проста: если модель формулирует…
-
Инструмент проверки обоснованности AI: интеграция Upstage API и LangChain для бизнеса
Возможности создания инструмента проверки обоснованности с использованием Upstage API и LangChain В эпоху информационного переизбытка, когда каждое слово, произнесенное или написанное, может оказаться фальшивым, вопрос обоснованности информации становится все более актуальным. Как же убедиться, что данные,…
-
Руководство по развертыванию приложения Streamlit для веб-скрейпинга и визуализации криптовалюты в реальном времени
Введение В этом руководстве мы рассмотрим надежный и удобный способ использования Cloudflared — инструмента от Cloudflare, который предоставляет защищённую, общедоступную ссылку на ваше приложение Streamlit. В конце этого руководства мы создадим полноценную панель управления криптовалютами, которая…
-
Новые горизонты обучения без меток: как TTRL улучшает модели языка
LLMs могут обучаться без меток Исследователи из Университета Цинхуа и Шанхайской лаборатории ИИ представили метод обучения с подкреплением во время тестирования (TTRL), который позволяет языковым моделям самостоятельно эволюционировать, используя немаркированные данные. Проблема зависимости от размеченных данных…
-
Анализ производительности различных систем вывода LLM: сравнение vLLM, LMDeploy, MLC-LLM, TensorRT-LLM и TGI.
-
Новая модель Defog AI для создания SQL-запросов из естественного языка
-
Восстановление фотографий лица стало возможным с использованием ИИ.
Исследователи из UCLA и Snap представили инновационный подход в области восстановления персонального изображения лица с использованием искусственного интеллекта. #AI #facialimagerestoration #UCLA #Snap
-
Острый LLM: важные методы для четкости и точности
-
Эффективное развертывание больших моделей трансформера: стратегии масштабируемого и быстрого вывода