
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
-
DomainLab — модульный пакет Python для обобщения домена в глубоком обучении.
-
Пошаговое руководство по преобразованию текста в качественный аудиофайл с использованием TTS модели на Hugging Face
Руководство по преобразованию текста в высококачественный аудиофайл Пошаговое руководство по преобразованию текста в высококачественный аудиофайл с использованием открытой модели TTS на Hugging Face Обзор В этом руководстве мы представляем полное решение для преобразования текста в аудио…
-
NVIDIA открыла доступ к моделям Canary 1B и 180M Flash для многоязычного распознавания и перевода речи
Искусственный интеллект: Многоязычное распознавание речи и перевод Введение В области искусственного интеллекта многоязычное распознавание речи и перевод стали важными инструментами для облегчения глобальной коммуникации. Однако создание моделей, которые могут точно транскрибировать и переводить несколько языков в…
-
Исследователи из Google Deepmind представляют Jumprelu Sparse Autoencoders: достижение передовой точности восстановления данных
-
Создание интеллектуальных многопользовательских систем с использованием паттерна PEER: практическое руководство
Введение в мир многоагентных систем с паттерном PEER В эпоху цифровизации малый и средний бизнес сталкивается с огромными вызовами в оптимизации своих процессов. Многоагентные системы (МАС) становятся одним из ключевых инструментов для достижения этой цели. В…
-
Модульная система PLAN-AND-ACT: Эффективное планирование для веб-агентов на основе ИИ
Введение в PLAN-AND-ACT Данная статья представляет модульную структуру PLAN-AND-ACT для долгосрочного планирования в веб-агентах на базе языковых моделей. Большие языковые модели становятся основой для новых цифровых агентов, способных выполнять сложные задачи в интернете. Сложности выполнения задач…
-
Вышел FalconMamba 7B: первая в мире модель ИИ без необходимости внимания с 5500GT данных обучения и 7 миллиардами параметров
-
LeanAgent: Первый агент для постоянного обучения, который доказал 162 теоремы, ранее недоказанные людьми, в 23 различных репозиториях математики Lean.
-
Этот документ представляет машинное обучение и знакомит с JailbreakBench: открытым стандартом надежности для обхода защиты крупных языковых моделей.
-
LogLLM: Использование больших языковых моделей для улучшения обнаружения аномалий в логах
-
Платформа Sparrow для эффективного извлечения данных из различных документов и изображений
-
Гибкий фреймворк для гибридных ВЫЧИСЛЕНИЙ: Квантовые и высокопроизводительные вычисления
-
Искусственный интеллект для эффективного индексирования документов по визуальным признакам
-
Создание продвинутых агентов MCP: координация, контекстное осознание и интеграция Gemini для бизнеса
Введение в создание продвинутых агентов MCP В современном бизнесе использование искусственного интеллекта (ИИ) становится неотъемлемой частью стратегического управления. Но как же создать эффективные и умные агенты, которые могут работать в координации друг с другом? В этой…
-
Нова: Итеративный подход к планированию и поиску для повышения новизны и разнообразия идей, генерируемых большими языковыми моделями.
-
Монетизация YouTube-канала через AI-бота
Бизнес-план: Монетизация YouTube-каналов через AI-бота (Lean Canvas) 1. Проблема и Целевая Аудитория Проблема: Фрилансеры, малый бизнес, блогеры и SMM-специалисты тратят много времени на поиск идей для YouTube-видео, написание сценариев и продвижение контента. Это отнимает ресурсы и…