
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
-
Институт AI выпустил OLMo 2: новые открытые языковые модели на 7B и 13B, обученные на 5 триллионах токенов
-
Простой и мощный подход к непрерывному обучению без образцов.
-
Автоматизация рабочих процессов с анализом данных, вызовами API и бизнес-действиями с помощью Manaflow.
-
Finer-CAM: Революция в объяснимости ИИ для точной классификации изображений
Введение в Finer-CAM Исследователи из Университета штата Огайо представили Finer-CAM — инновационный метод, который значительно улучшает точность и интерпретируемость объяснений изображений в задачах тонкой классификации. Эта передовая техника решает ключевые ограничения существующих методов Class Activation Map…
-
Hugging Face выпустила Sentence Transformers v3.3.0: значительное улучшение для эффективности обработки языка
-
Встречайте Jockey: разговорный видеоагент с использованием LangGraph и API Twelve Labs
-
DPLM-2: Мультимодальная языковая модель белков, объединяющая последовательностные и структурные данные
-
Как определить риск проекта и составить mitigation plan: ИИ предложит карту рисков и меры
Как пользоваться чатботом для анализа рисков Чатбот на сайте itinai.ru — это ваш личный помощник в управлении проектами. Просто опишите ключевые этапы проекта, например: «Запуск онлайн-сервиса доставки еды». ИИ мгновенно сгенерирует: Карту рисков с пятью основными…
-
Hugging Face запустил nanoVLM: простая библиотека PyTorch для создания моделей визуального языка
Введение в nanoVLM Важный шаг к демократизации разработки моделей, связывающих визуальные и языковые данные, был сделан компанией Hugging Face с выпуском nanoVLM. Это компактный и обучающий фреймворк на базе PyTorch, который позволяет исследователям и разработчикам создать…
-
Локальная революция ИИ: как GPT-OSS-20B и NVIDIA RTX меняют бизнес-пейзаж
Локальная революция ИИ: Расширение генеративного ИИ с GPT-OSS-20B и NVIDIA RTX AI PC Мир искусственного интеллекта стремительно меняется. Хотя многие мощные языковые модели (LLM) работают в облаке, они вызывают опасения по поводу конфиденциальности и ограничений в…
-
Исследователи FutureHouse представляют PaperQA2: первый искусственный интеллект, проводящий полный обзор научной литературы самостоятельно
-
Метакогнитивное переиспользование: как сократить затраты на токены в LLM на 46%
Введение в метакогнитивное переиспользование Недавние достижения в области искусственного интеллекта открывают новые горизонты для автоматизации бизнес-процессов. Одним из самых интригующих подходов стало «метакогнитивное переиспользование» от Meta, которое предлагает революционный способ оптимизации цепочек размышлений крупных языковых моделей…
-
Как описать пользовательские истории по Agile: ИИ предложит шаблоны user stories и acceptance criteria
, я хочу [цель], чтобы [выгода], Примеры критериев приёма, Приоритезация по MoSCoW, Подходит для IT и B2B. Область применения: Бизнес аналитик, User Stories, Agile документация, Продуктовая разработка, Роль ИИ — генерация user stories . Правила общения:…
-
Новая модель текстовых вложений Jina-Embeddings-v3 для различных задач обработки естественного языка.
-
FinSafeNet: Улучшение безопасности цифрового банкинга с помощью глубокого обучения для обнаружения мошенничества и защиты транзакций в реальном времени
-
Код Ллама: Доступные AI-инструменты для разработки для малого бизнеса
Техническая значимость В современном мире разработки программного обеспечения инструменты на основе искусственного интеллекта становятся необходимостью, особенно для малых и средних предприятий (МСП) и стартапов. Модель генерации кода Code Llama от Meta представляет собой мощный инструмент, который…












