
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
-
Исследование применения модели SAM 2 для сегментации 3D-изображений без предварительного обучения
-
OpenEvidence запускает медицинский API искусственного интеллекта для улучшения клинических решений, революционизируя здравоохранение.
-
Фреймворк глубокого обучения для эффективного предсказания и оптимизации белковой активности
-
Google выпустил Gemma-2-JPN: модель ИИ для обработки японского текста.
-
Запуск Devstral 2507: Новые возможности AI для разработки программного обеспечения
Mistral AI Releases Devstral 2507 for Code-Centric Language Modeling В эпоху стремительного развития технологий искусственного интеллекта, Mistral AI представляет Devstral 2507 — новую модель, ориентированную на код, которая обещает существенно изменить подход к разработке программного обеспечения.…
-
DIstributed PAth COmposition (DiPaCo) is a modular architecture and training approach designed for machine learning models. It aims to enhance the efficiency of model training and composition.
-
Встречайте Swin3D++: улучшенная архитектура ИИ на основе Swin3D
3D облака точек служат распространенным представлением 3D данных, и извлечение функций по точкам имеет решающее значение для различных задач, связанных с пониманием 3D пространства. Глубокие методы обучения сделали значительные шаги в этой области, однако часто требуют…
-
LLMDet: Как большие языковые модели улучшают обнаружение объектов с открытым словарем
-
Искусственный интеллект для обработки речи: как LLMs выполняют инструкции на естественном языке
-
Voyage AI представила voyage-code-3: новое поколение модели для поиска кода.
-
Влияние AI Copilot на производительность в развитии языка Ada
-
10 лучших способов использовать фильтрацию списков в Python
-
DomainLab — модульный пакет Python для обобщения домена в глубоком обучении.
-
Как большие языковые модели работают как марковские цепи для раскрытия их скрытого потенциала
-
Игровой движок Mamba2Attn 250M: улучшенная эффективность и масштабируемость AI с уменьшенными вычислительными требованиями в 10 раз.
-
Hugging Face представляет Cosmopedia для создания крупномасштабных синтетических данных для предварительного обучения.