
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
-
Исследователи из NVIDIA, CMU и Университета Вашингтона представили ‘FlashInfer’: библиотеку для современных реализаций ядра для вывода и обслуживания LLM.
-
Развитие автономной разработки программного обеспечения: революция в SWE-агентах
-
Искусственный интеллект Baidu: автономное вождение и умные города
Расширение возможностей Baidu AI в области автономного вождения и умных городов В последние годы искусственный интеллект (AI) стал неотъемлемой частью многих отраслей, включая транспорт и городское планирование. Baidu, один из ведущих игроков на рынке AI, активно…
-
Google AI представляет Ironwood: новый TPU для оптимизации ИИ-инференса
Google AI представляет Ironwood: TPU, созданный для эпохи вывода данных На мероприятии Google Cloud Next 2025 Google представила Ironwood, своё новое поколение процессоров Tensor Processing Units (TPUs), специально разработанных для задач AI вывода на крупномасштабном уровне.…
-
Могут ли машины планировать как мы? Исследование NATURAL PLAN раскрывает ограничения и потенциал больших языковых моделей.
-
Как ИИ учится решать задачи, которые не под силу людям
-
Применение искусственного интеллекта и интернета вещей в здравоохранении: новации, вызовы и перспективы в прогнозировании и управлении хроническими и терминальными заболеваниями.
-
8 важных методов и техник анализа данных
-
Исследователи Стэнфорда предлагают уникальную AI-структуру для анализа образовательных разговоров
-
Модель предсказания будущих токенов FTP: Новый метод обучения ИИ для трансформеров, предсказывающий несколько будущих токенов.
-
Как усваиваются новые навыки в больших языковых моделях: роль контекстного обучения и запоминания модели
-
Создание продвинутых рабочих процессов с многими агентами ИИ с использованием AutoGen и Semantic Kernel
Введение в создание продвинутых многоагентных ИИ-воркфлоу с использованием AutoGen и Semantic Kernel В современном бизнесе автоматизация процессов и использование искусственного интеллекта (ИИ) становятся ключевыми факторами успеха. Но как объединить мощь разных ИИ-моделей для достижения максимальной эффективности?…
-
Новая машинная обучение для создания и использования разреженности активации в моделях LLM
-
Монте-Карло Дерево Диффузии: Масштабируемая ИИ Платформа для Долгосрочного Планирования
«`html Модели диффузии и их применение в планировании Модели диффузии представляют собой многообещающий инструмент для долгосрочного планирования, позволяя генерировать сложные траектории через итеративное устранение шумов. Однако их способность улучшать результаты при увеличении вычислительных ресурсов во время…
-
HuggingFace Team выпустила FineVideo: обширный набор данных с 43 751 видео на YouTube по 122 категориям для продвинутого мульти-модального анализа искусственного интеллекта.
-
Ускорение предобученных LLM с помощью посттренировочной репараметризации Shift-and-Add: создание эффективных моделей без умножения