
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
-
AutoDroid-V2: Использование малых языковых моделей для автоматизации управления мобильным интерфейсом
-
Как организовать контроль исполнения документов без СЭД: ИИ предложит таблицу контроля сроков
Как пользоваться чатботом для контроля документов Просто введите в чат: «Нужно отследить 15 документов для отдела продаж». Через секунду ИИ создаст готовый шаблон в Google Sheets с полями: входящий номер, срок исполнения, ответственный, статус. Дополнительно активируются…
-
Генерация универсальной волнообразной формы PeriodWave
-
Исследователи ByteDance выпустили InfiMM-WebMath-40: открытый мультимодальный набор данных для сложного математического рассуждения
-
Диабет | Контроль сахара
Задачи проекта Улучшение управления диабетом Создание приложения для точного контроля уровня сахара в крови и ведения подробных записей о состоянии здоровья Повышение удовлетворенности пользователей Обеспечение удобного и доступного инструмента для пациентов сахарным диабетом Увеличение лояльности клиентов…
-
Архон: Фреймворк машинного обучения для улучшения больших языковых моделей с помощью автоматизированного поиска архитектуры во время вывода для повышения эффективности задач
-
Использование языковых моделей для формирования вознаграждения в обучении с подкреплением.
-
Big Data в маркетинге: Как российские компании могут использовать данные для роста
Big Data в #маркетинге: Российские компании могут использовать данные для роста, основы #Big Data, применение данных в маркетинге, инструменты и технологии.
-
Абсолютный ноль: как Тяньцзиньский университет обучает ИИ без внешних данных
Введение Большие языковые модели (LLMs) продемонстрировали прогресс в области способности рассуждения благодаря методу обучения с подкреплением с проверяемыми вознаграждениями (RLVR). Этот метод опирается на обратную связь, основанную на результатах, а не на имитации промежуточных шагов рассуждения.…
-
DeepSeek-AI выпустил открытые модели DeepSeek-VL2: три модели с параметрами 3B, 16B и 27B на основе архитектуры Mixture-of-Experts (MoE) для обработки зрительно-языкового ИИ.
-
LLMWare представляет Model Depot: большая коллекция небольших языковых моделей для ПК на Intel
-
Два влиятельных журналиста подают в суд на OpenAI и Microsoft.
Да что за история! Два влиятельных журналиста подали в суд на OpenAI и Microsoft. Они утверждают, что их работы были использованы без разрешения. Будем следить за этим процессом!
-
Как когнитивные предубеждения могут улучшить рекомендации
-
Компания Lakera AI: защита предприятий с помощью искусственного интеллекта от уязвимостей LLM.
-
Новое исследование Google DeepMind показывает уязвимость, которая может раскрывать пользовательские запросы в модели MoE.
-
ST-LLM — это эффективная видео-базовая модель с пространственно-временным последовательным моделированием внутри LLM.












