
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
-
WebDreamer: Улучшение навигации в интернете с помощью планирования на основе LLM
-
ОМЕГА: Новый стандарт оценки математических способностей LLM для бизнеса
Введение в OMEGA: Новые горизонты в оценке математического мышления ИИ В мире, где искусственный интеллект (ИИ) стремительно развивается, важность точной оценки его возможностей становится все более актуальной. Особенно это касается больших языковых моделей (LLMs), которые все…
-
Новая система для эффективного распознавания устных терминов
-
Компания Ola представила Krutrim AI, превосходящий GPT-4 в десяти индийских языках
Крутрим Олы был запущен и продемонстрировал превосходящие характеристики по сравнению с GPT-4 на десяти индийских языках.
-
Как подготовить офис к проверке: искусственный интеллект составит чек-лист для администратора
Как работает чатбот и зачем он администратору Вставьте код чатбота на сайт или откройте его в личном кабинете. Просто укажите тип проверки (например, СанПиН, пожарная безопасность) и сроки. ИИ мгновенно сгенерирует чек-лист с задачами, учитывая специфику…
-
Частотный избирательный атакующий метод против классификаторов беспроводных сигналов на основе глубокого обучения
-
Как создать своего помощника по написанию кода: быстрый результат и избегание ошибок
-
Дарвин Гёдель: Саморазвивающийся ИИ для эволюции кода и повышения производительности
Введение: Пределы традиционных систем ИИ Современные системы искусственного интеллекта ограничены статическими архитектурами. Эти модели работают в рамках фиксированных, созданных человеком, структур и не могут самостоятельно улучшаться после развертывания. В отличие от этого, научный прогресс человека является…
-
Открытая и эффективная мультимодальная языковая модель Open-Qwen2VL: революция в исследовании MLLM
Встречайте Open-Qwen2VL: Полностью Открытая и Эффективная Модель Мультимодального Большого Языка Мультимодальные большие языковые модели (MLLM) значительно продвинули интеграцию визуальных и текстовых данных, что способствует улучшению выполнения задач, таких как создание подписей к изображениям, ответ на визуальные…
-
Эффективное решение долгосрочных задач: новый языковой модель Phi-4-mini-Flash-Reasoning от Microsoft
Microsoft Releases Phi-4-mini-Flash-Reasoning: Эффективное Долгосрочное Рассуждение с Компактной Архитектурой В мире, где данные становятся основным активом, эффективное извлечение информации и принятие решений на их основе становятся критически важными. Microsoft представила новую модель Phi-4-mini-Flash-Reasoning, которая обещает революционизировать…
-
Сравнение производительности MLP и KAN в машинном обучении
-
Улучшение самообучения с автоматическим отбором данных: иерархический метод K-средних
-
OLMo 32B: Первый полностью открытый ИИ, превосходящий GPT-3.5 и GPT-4o мини
Революция в Искусственном Интеллекте Быстрое развитие искусственного интеллекта (ИИ) открыло новую эпоху больших языковых моделей (БЯМ), которые способны понимать и генерировать текст, схожий с человеческим. Однако закрытый характер многих таких моделей создает проблемы с доступностью, сотрудничеством…
-
Обучение модели языка: понимание процесса
-
Простая платформа Tinygrad для экспериментов с аппаратной частью в глубоком обучении
-
Meta AI представляет MovieGen: новые продвинутые модели искусственного интеллекта для медиа.














