
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
-
Amazon представляет Amazon Nova: новое поколение моделей SOTA с высокой производительностью и конкурентоспособной ценой.
-
Как составить юридическое заключение по проекту: ИИ структурирует документ и предложит формулировки
Как начать работать с чатботом Просто введите тему проекта в чат. Например: «Проверка договора поставки товаров через маркетплейс». ИИ мгновенно сгенерирует структуру заключения, включая анализ правовой базы, оценку рисков и рекомендации. Дополнительно можно запросить помощь с…
-
Институт Аллена по ИИ: Открытые инновации с этическими обязательствами и вкладом в 2024 году
-
Искусственный интеллект на основе трансформеров для диагностики опухолей яичников: повышение точности и снижение зависимости от экспертов в международных центрах.
-
Улучшение персонализации B2B с помощью человеческих экспертов и машинного обучения
-
Исследователи Корнелла представили QTIP: алгоритм квантования веса после обучения с выдающимися результатами.
-
Инструмент для устранения ошибок в Slack с помощью искусственного интеллекта: Meet Fume
-
Мета присоединяется к гонке за создание общего ИИ интеллекта
Марк Цукерберг заявил, что Meta присоединяется к гонке за создание искусственного общего интеллекта. Неожиданный поворот от компании, известной своими социальными медиа. Ждем новых разработок и прорывов в этой увлекательной области! #AGI #Meta #интеллект
-
TabTreeFormer: Улучшение генерации синтетических табличных данных с помощью деревьев решений и двойной квантования токенов
-
«Топ-10 эффективных стратегий для увеличения продаж в России в 2023 году»
Текст «Топ-10 эффективных стратегий для увеличения продаж в России в 2023 году» содержит три основные стратегии: персонализация общения с клиентами, автоматизация процессов продаж и омниканальный подход.
-
Salesforce AI представляет Text2Data: Преодоление проблем генерации данных в условиях нехватки ресурсов
Проблема генеративного ИИ: баланс автономии и управляемости Генеративный ИИ сталкивается с важной задачей: найти баланс между автономией и управляемостью. Автономия значительно продвинулась благодаря мощным генеративным моделям, но управляемость стала ключевым аспектом для исследователей машинного обучения. Управление…
-
AI-система для проверки честности модели с помощью нулевых доказательств
-
Как тензорный мозг использует вложения и воплощение для кодирования чувств и декодирования символов?
-
Исследователи из Amazon предлагают KD-Boost: новый алгоритм сжатия знаний, разработанный для сопоставления семантики в реальном времени. (28 слов)
Исследователи Amazon предлагают KD-Boost: новый алгоритм знаниевой дистилляции, специально разработанный для мгновенного семантического сопоставления в реальном времени. Интересное решение для улучшения точности и эффективности! #Amazon #исследования
-
Новая модель DINOv2-LLaVA для автоматической генерации радиологических отчетов
-
Как разделение задач может нарушить безопасность систем искусственного интеллекта













