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
-
Первый тернарный мультимодальный LLM, способный принимать изображения и текст для создания связанного текстового ответа
-
Оптимизация AI: Программные фреймворки для GPU — CUDA, ROCm, Triton, TensorRT
Software Frameworks Optimized for GPUs in AI: CUDA, ROCm, Triton, TensorRT—Compiler Paths and Performance Implications В современном мире искусственного интеллекта (ИИ) производительность моделей напрямую зависит от правильного выбора программных фреймворков, оптимизированных для графических процессоров (GPU). CUDA,…
-
NVIDIA представляет Hymba 1.5B: новый гибридный языковой модель, превосходящий Llama 3.2 и SmolLM v2
-
Алгоритм машинного обучения, улучшающий формализацию для любой функции потерь с нулевой мерой Лебега для ее разрывов
-
Google DeepMind выпустил PaliGemma 2: новую серию открытых языковых моделей для обработки изображений.
-
Оптимизация LLM-агентов: Как Memp улучшает процедурную память для бизнеса
Введение в Memp Framework Представьте, что ваш ИИ-агент мог бы «запоминать» свои действия так же, как это делает человек. Сейчас это возможно благодаря Memp — новой задаче-агностичной структуре, которая делает процедурную память основной целью оптимизации в…
-
Простой и понятный заголовок: «Легкая кодовая база для эффективного дообучения моделей Mistral»
-
Meta представила Meta Motivo: новый модель для управления виртуальными гуманоидными агентами в сложных задачах.
-
Новые методы обнаружения плотных подграфов во временных графах: JCDS и JWDS
-
Исследователи Alibaba предлагают Reward Learning on Policy (RLP): безнадзорную версию искусственного интеллекта, которая улучшает модель вознаграждения с использованием образцов политики для поддержания ее в пределах распределения.
-
Смешанные обучающие модели: надежное решение для управления памятью и повышения точности классификации в трансформерных NLP моделях
-
Новый подход к обучению больших языковых моделей: векторы в контексте (ICV) от исследователей из Стэнфорда
-
LLMWare представляет Model Depot: большая коллекция небольших языковых моделей для ПК на Intel
-
Оптимизация LLM: Новый инструмент llm-optimizer от BentoML для бизнеса
BentoML Released llm-optimizer: Открытый инструмент для оптимизации LLM В мире автоматизации бизнеса с помощью искусственного интеллекта, оптимизация больших языковых моделей (LLM) становится все более актуальной. BentoML представил llm-optimizer — открытый фреймворк, который упрощает процесс бенчмаркинга и…
-
Можно ли оптимизировать большие языковые модели быстрее, чем Adam? Новая разработка SOAP от Гарварда обещает улучшить и стабилизировать обучение глубоких нейронных сетей.
-
Предложение исследователей DeepMind для улучшения обобщения и интерпретации искусственного интеллекта через гуманизацию видеомоделей