
Редакционная политика itinai.ru
На itinai.ru мы серьезно относимся к редакционной честности. Наша миссия — создавать достоверный, полезный и проверяемый контент в области искусственного интеллекта, инноваций и разработки продуктов.
Каждая статья, опубликованная на itinai.ru, проходит проверку человеком и соответствует следующим принципам.

Наши редакционные принципы
- Точность – Мы проверяем факты в нашем контенте и обновляем его при необходимости.
- Прозрачность – Мы раскрываем источник, автора и намерение публикации.
- Опыт прежде всего – Наш контент написан или проверен практиками и экспертами в своей области.
- Человек в процессе – Ни одна статья не публикуется без редакционного контроля человека.
- Ясность – Мы отдаем предпочтение простому, доступному языку и практическим идеям.
- Ответственность – Ошибки исправляются. Обратная связь приветствуется и ценится.
Отправить исправление или предложить обновление
Мы приветствуем предложения по улучшению нашего контента.
Если вы обнаружили фактическую ошибку, устаревшую ссылку или хотите предложить правку:
📬 Email: editor@itinai.ru
Все действительные запросы на исправление рассматриваются в течение 72 часов.
В большинстве случаев вы получите ответ от нашей редакционной команды.
Отправить новость или внести вклад в контент
Хотите отправить историю, выделить исследование или поделиться отраслевыми идеями?
Мы принимаем вклад в следующих форматах:
- Короткие новости об ИИ (100–300 слов)
- Резюме исследования (со ссылкой на статью)
- Мнение/редакционная статья
- Кейс продукта (только оригинальный)
📥 Отправьте свой pitch на: editor@itinai.ru
💡 Доступна гостевая авторская работа — мы указываем всех авторов.
Помощник главного редактора
Процесс редакционного рецензирования
Каждый контент, опубликованный на itinai.ru, следует структурированному редакционному процессу:
- Написание – Написано внутренними авторами или внешними авторами.
- Экспертная проверка – Проверено специалистом в области (ИИ, продукт, здравоохранение или право).
- Проверка главным редактором – Окончательный контроль Владимира Дьячкова, Ph.D.
- Проверка фактов – Источники проверены вручную и/или с помощью инструментов с LLM.
- Разметка – Применены структурированные данные (
Article
,Person
,WebPage
). - Публикация – С указанием автора и даты публикации.
- Мониторинг – Регулярно переоценивается на точность и актуальность.
Примечание: Если инструменты ИИ помогают в написании или резюмировании, это четко указывается.
Обратная связь пользователей и компаний, исправления
Мы активно поощряем пользователей, компании и учреждения сообщать о фактических ошибках или запрашивать обновления контента.
Как мы это обрабатываем:
- Предложения принимаются
- Редактор рассматривает дело вручную в течение 72 часов.
- Проверенные изменения проверяются еще раз, при необходимости с использованием моделей ИИ для перекрестной проверки (например, соответствие цитированию, сравнение сущностей).
- Если исправление значительно изменяет контекст или результат, мы:
- Добавляем уведомление «Исправлено» к статье
- Публикуем отдельный пост в редакционном блоге, объясняющий изменение в нашем Блоге редактора
Мы не изменяем контент молча, если это не опечатка или проблема форматирования.
Предложить историю или предложить правку
Мы верим в совместное знание. Каждый может внести вклад или указать на пробелы.
📬 Чтобы внести вклад:
- Фактическое исправление – Используйте нашу форму запроса на исправление
- Отправить новость – Отправьте свой pitch на editor@itinai.ru
- Внести вклад – См. наши Руководство для авторов
Мы приветствуем:
- Оригинальные идеи
- Резюме исследований в области ИИ
- Кейсы локализации
- Кейсы стартапов/продуктов
Каждая подача рассматривается людьми. Мы можем редактировать для ясности или добавлять редакционный контекст.
Присоединяйтесь
Следуйте за нами, вносите идеи или предлагайте партнерства. Мы приветствуем сотрудничество с исследователями, писателями и лидерами продуктов, увлеченными созданием этичного, удобного ИИ.
Контакты и прозрачность
- Email: editor@itinai.ru
- Telegram: @itinai
- LinkedIn: страница компании itinai.ru
Вы также можете изучить:
Редакционный выбор
-
Google DeepMind выпустила RecurrentGemma — одну из самых мощных 2B-параметровых открытых языковых моделей, предназначенную для быстрого вывода на длинных последовательностях.
-
Платформа Intuned: автоматизация браузера с помощью искусственного интеллекта для разработчиков и продуктовых команд
-
Создание инструмента для анализа финансовых данных с использованием Python: пошаговое руководство
«`html В этом руководстве мы покажем вам, как создать продвинутый инструмент отчетности по финансовым данным на Google Colab, комбинируя несколько библиотек Python. Вы научитесь собирать актуальные финансовые данные с веб-страниц, получать исторические данные по акциям с…
-
Применение теории вейвлетов для ускорения обучения моделей языка различных типов данных.
-
Метод DistillGrasp для заполнения прозрачных объектов по глубине: сочетание корреляции характеристик и дистилляции знаний.
-
Apple представила AIMv2: Современные энкодеры для открытых наборов изображений
-
Исследователи KAIST и DeepAuto AI предложили InfiniteHiP: новое решение для длинного контекста LLM с 3 миллионами токенов на одном GPU.
-
После generative video, возможно, последует развитие более сложных алгоритмов создания видео контента, способных генерировать более реалистичные и качественные видеоролики. Также, будут исследоваться новые способы взаимодействия с таким контентом и его применение в различных отраслях.
-
Ученые из Стэнфорда представляют двухэтапную методику лингвистической калибровки для создания длинных текстов.
-
Искусственный интеллект и CRISPR: Революция в редактировании генома и точной медицине
-
«Искусственные агенты: как автономное ПО трансформирует бизнес-процессы»
Искусственные Интеллектуальные Агенты: Практические Бизнес-Решения Определение Искусственных Интеллектуальных Агентов Искусственный интеллектуальный агент — это автономное программное обеспечение, способное воспринимать окружающую среду, обрабатывать данные и принимать действия для достижения заданных целей. В отличие от традиционного ПО, такие…
-
ИИ-Специалист по автоматизации электронной коммерции : оптимизация карточек товаров
Должность ИИ-Специалист по автоматизации электронной коммерции: оптимизация карточек товаров ИИ-Специалист по автоматизации электронной коммерции — это цифровой сотрудник, обеспечивающий высокую эффективность и точность в управлении ассортиментом онлайн-магазинов. Ежедневно генерирует более 100 карточек товаров, повышая CTR на…
-
Оценка влияния переменной o1 на вероятностные предвзятости LLM: от прогнозирования к обоснованию
-
Изучение интуитивной физики: развитие ИИ через предсказательные модели представления
-
BiMediX2: Новая двуязычная модель для анализа текста и изображений в медицине
-
Знакомьтесь с PriomptiPy: библиотекой на Python для управления токенами и динамического создания подсказок для LLM
Представляем PriomptiPy: библиотеку Python для бюджетирования токенов и динамического отображения подсказок для LLMs. Удобный инструментарий для работы с языковыми моделями, помогающий оптимизировать использование токенов и создавать динамические подсказки. #Python #LLMs