
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
-
TIME Framework: Новый объединяющий подход в машинном обучении для совмещения временных моделей
-
Создание чат-бота с доступом к инструментам с помощью MCP-Use
Введение в MCP-Use MCP-Use — это библиотека с открытым исходным кодом, которая позволяет подключать любую LLM к любому серверу MCP, предоставляя вашим агентам доступ к инструментам, таким как веб-браузинг и операции с файлами, без необходимости использовать…
-
Эффективное сжатие кэша ключ-значение для масштабируемого вывода LLM.
-
Новый подход к оценке причинных связей с использованием нейронных сетей: выгода для клиник и врачей
-
Как провести демо-ревью по Scrum: ИИ предложит структуру презентации спринта и формат обратной связи
Как чатбот упрощает подготовку к демо-ревью Чатбот на сайте itinai.ru автоматически формирует структуру встречи Sprint review. Просто опишите, что сделала команда за спринт: задачи, результаты, сложности. ИИ предложит сценарий презентации, примеры фраз для демонстрации ценности продукта…
-
Оценка языковых моделей для культурной инклюзивности и языкового разнообразия на 100 языках.
-
Новая модель Transformer для проблемы коммивояжера
-
Преимущества AI-решений для вашего бизнеса с ЖМИ5.РФ
Преимущества сотрудничества с ЖМИ5.РФ: инновационные AI-решения для вашего бизнеса ЖМИ5.РФ — это маркетинговое агентство, специализирующееся на настройке контекстной рекламы для малого бизнеса и локального продвижения. Мы предлагаем уникальные AI-решения, которые помогут автоматизировать процессы вашего агентства и…
-
Топ книг по искусственному интеллекту на 2025 год для бизнеса
Топ книг по искусственному интеллекту для чтения в 2025 году Искусственный интеллект (ИИ) стремительно развивается, и чтобы оставаться на гребне волны, важно быть в курсе последних трендов и технологий. В 2025 году чтение о ИИ станет…
-
Исследователь GPT: автономный ИИ-агент для всесторонних онлайн-исследований различных задач
-
Улучшение больших языковых моделей для кратких и точных ответов с помощью ограниченного цепного подсказывания мыслей
-
M-RewardBench: Многоязычный подход к оценке моделей вознаграждения и анализ точности для языков с высоким и низким ресурсом.
-
Тренды электронной коммерции в России: Что ждать в 2024 году?
Ознакомьтесь с главными трендами электронной коммерции в России на 2024 год! #ECommerce #Тренды2024 #РоссийскийРынок
-
Компания Microsoft ожидает лучший квартальный рост выручки за два года.
Microsoft собирается показать лучший рост квартальной выручки за последние два года. Не плохо, не плохо! Уверен, что у них еще много стратегических ходов в запасе. #Microsoft #рост #выручка
-
Креатив без воды: как ChatGPT генерирует идеи, которые реально конвертируют
Секретные режимы ChatGPT: Как заставить нейросеть работать на реальный результат Когда вы открываете ChatGPT, кажется, что это универсальный инструмент, который может всё: от написания стихов до анализа финансовых отчетов. Но если вы пытаетесь использовать его для…
-
DeepMind представил рейтинг FACTS для оценки способности языковых моделей обосновывать ответы на длинные тексты.