
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
-
NuMarkdown-8B-Thinking: Революция в OCR и конвертации документов в Markdown
NuMind AI Releases NuMarkdown-8B-Thinking: Прорыв в OCR и конвертации документов в Markdown В мире, где информация становится все более важной, необходимость в эффективных инструментах для обработки документов возрастает. NuMind AI представила NuMarkdown-8B-Thinking — революционную технологию, которая…
-
Улучшение поддержки клинических решений: оценка медицинского мышления модели OpenAI o1-Preview
-
Hugging Face выпустила SmolTools: набор легких инструментов с ИИ на основе LLaMA.cpp и небольших языковых моделей.
-
Как системному аналитику вести backlog требований: ИИ предложит структуру и статусные поля
Как чатбот упрощает управление backlog Чатбот на сайте itinai.ru — это инструмент, который автоматически генерирует структуру backlog и предлагает готовые статусные поля. Чтобы начать, просто введите команду вроде «Создать шаблон backlog для онлайн-магазина» или «Предложи статусы…
-
Исследование ученых из Университета Чикаго о применении ChatGPT
-
Риски использования синтетических данных для обучения больших языковых моделей по данным Meta AI
-
Лучшие математические курсы для Data Science и искусственного интеллекта
-
Meta AI представила Meta Spirit LM: открытая многомодальная языковая модель, объединяющая текст и речь.
-
Искусственный интеллект в банковском секторе: Как Infosys Nia улучшает цифровую трансформацию
Infosys Nia: Ускорение цифровой трансформации в банковской сфере через AI-аналитику В современном мире цифровая трансформация становится необходимостью для многих предприятий, особенно в таких отраслях, как банковское дело. Решения на базе искусственного интеллекта, такие как Infosys Nia,…
-
Курсы по крупным языковым моделям
-
Почему Adam лучше, чем SGD: объяснение на основе гессиана.
-
SWERank: Эффективное решение для локализации программных ошибок от Salesforce AI
Проблема локализации программных ошибок Определение точного местоположения программной ошибки, такой как баг или запрос на функциональность, остается одной из самых трудоемких задач в процессе разработки. Несмотря на достижения в автоматической генерации патчей и помощниках по коду,…
-
Супервизируемое обучение с подкреплением: новый подход для малых языковых моделей
Введение в Supervised Reinforcement Learning (SRL) В мире искусственного интеллекта (ИИ) постоянно происходят революционные изменения. Одним из таких значительных шагов стало представление Google AI нового подхода к обучению малых языковых моделей — Supervised Reinforcement Learning (SRL).…
-
Влияние инструментов генерации кода на образование в программировании
-
Выпуск Arcee-VyLinh: мощная вьетнамская языковая модель на 3 миллиарда параметров от Arcee AI
-
Путь LightningDiT: от скрытых пространств до современных технологий














