О команде itinai.com
Наши команды — это разнообразная группа талантливых людей, работающих удаленно из разных уголков мира. Что действительно объединяет нас, так это наша общая страсть к языку современных технологий. Мы собираемся вместе, чтобы сотрудничать, инновации и использовать мощь передовых технологий для создания исключительных решений.
Наша миссия
itinai.ru— это глобальная лаборатория ИИ, инкубатор продуктов. Мы делаем искусственный интеллект доступным, применимым и прозрачным для профессионалов из различных отраслей. Каждая статья, инструмент и продукт основаны на нашей вере в то, что ИИ должен быть практичным, проверяемым и ориентированным на человека.
Наши команды ИИ
На itinai.com мы создаем продукты ИИ и запускаем программы инноваций в сотрудничестве с экспертными командами из 12 стран.
- 🇷🇺 Россия
- 🇰🇿 Казахстан
- 🇬🇪 Грузия
- 🇦🇪 ОАЭ
- 🇺🇸 США
- 🇵🇭 Филиппины
- 🇻🇳 Вьетнам
- 🇦🇷 Аргентина
- 🇹🇭 Таиланд
- 🇩🇪 Германия
Сообщество создателей ИИ
Мы не просто технологическая компания — мы децентрализованная сеть создателей, исследователей и предпринимателей. Каждая команда вносит вклад в создание инструментов на основе ИИ, ботов, контентных движков и моделей монетизации, адаптированных для локальных рынков.
Редакционные принципы
- Надежность – Мы цитируем источники, проверяем факты и избегаем хайпа.
- Опыт прежде всего – Написано и проверено экспертами в своей области.
- Человек в процессе – ИИ — это инструмент, а не замена суждению.
- Прозрачность – Имена авторов, их опыт и намерения раскрываются.
Акселераторы ИИ и продуктовые лаборатории
В каждом регионе мы проводим Акселераторы продуктов ИИ — программы, которые помогают местным талантам и бизнесам превратить идеи в прибыльные, автономные бизнесы на основе ИИ всего за несколько недель. Мы предоставляем инфраструктуру, модели ИИ, обучение и каналы монетизации.
Ваш глобальный партнер по акселератору ИИ. Спросите меня, я помогу вам
Присоединяйтесь
Следуйте за нами, вносите идеи или предлагайте партнерства. Мы приветствуем сотрудничество с исследователями, писателями и лидерами продуктов, увлеченными созданием этичного, удобного ИИ.
Лучшие статьи, выбранные нашей командой
-
TULIP: Новый подход к контрастивному обучению для улучшения понимания визуального контента и языка
Введение в TULIP: Новый Модель Для Понимания Визуальных и Языковых Данных Недавние достижения в области искусственного интеллекта значительно улучшили способность машин связывать визуальный контент с языком. Модели контрастивного обучения стали ключевыми в этом процессе, позволяя выстраивать…
-
Новая статья об оптимизации языковых систем с помощью семантического обратного распространения и градиентного спуска
-
Улучшение диффузионных моделей: роль разреженности и регуляризации в эффективном генеративном ИИ
-
Оптимизация глубокого обучения: Введение в квантование весов для повышения эффективности моделей
Введение в квантование весов: ключевой аспект повышения эффективности глубокого обучения и LLM В современных условиях оптимизация моделей для развертывания в ресурсно-ограниченных средах становится важнее, чем когда-либо. Квантование весов решает эту задачу, снижая точность параметров модели, обычно…
-
Manify: Новая библиотека Python для обучения представлениям в неевклидических пространствах
Введение в неевклидово представление данных Машинное обучение вышло за пределы традиционных евклидовых пространств, исследуя более сложные геометрические структуры. Обучение представлениям в неевклидовых пространствах становится важной областью, которая позволяет более эффективно моделировать иерархические, структурированные и сетевые данные.…
-
Оптимизатор Muon: Ускорение процесса обобщения в трансформерах
Оптимизатор Muon значительно ускоряет процесс grokking в трансформерах Возвращение к проблеме grokking В последние годы явление grokking, при котором модели показывают задержанный, но внезапный переход от запоминания к обобщению, привлекло renewed внимание к динамике обучения. Исходно…
-
Улучшение обучения ИИ: эффективный отбор выборок для повышения качества тренировки языковых моделей
«`html Эффективное обучение с использованием методов обучения с подкреплением Методы обучения с подкреплением (RL) являются ключевым элементом в обучении больших языковых моделей (LLM) для выполнения задач, связанных с рассуждениями, особенно в математическом решении проблем. Во время…
-
ИИ-Агент для оптимизации энергопотребления : мониторинг и прогноз нагрузки
Должность ИИ-Агент для оптимизации энергопотребления: мониторинг и прогноз нагрузки Общее описание ИИ-Агент для оптимизации энергопотребления — это цифровой специалист, обеспечивающий снижение расходов на энергию на 25% за счет прогнозирования пиковых нагрузок за 24 часа и автоматической…
-
Почему компании, использующие «обертки», выигрывают в мире ИИ: сосредоточьтесь на решениях, а не на технологиях
It’s Okay to Be “Just a Wrapper”: Почему компании, ориентированные на решение задач, выигрывают В современном мире искусственного интеллекта многие основатели стартапов и эксперты считают, что успешные компании должны разрабатывать фундаментальную технологию с нуля. Эта точка…
-
Сбалансирование точности и скорости в системах RAG: Оптимизация методов поиска
-
Как внедрить управление качеством по ISO 9001: ИИ предложит дорожную карту и документы
Как пользоваться чатботом Вам нужно всего два шага: Введите название вашей отрасли (например, «производство электроники» или «услуги IT»). Напишите команду, например: «Создай дорожную карту внедрения ISO 9001» или «Дай шаблоны документов». Чатбот мгновенно сгенерирует индивидуальную карту…
-
Weco AI представляет «AIDE»: искусственный интеллект, способный автоматически решать задачи по науке о данных на уровне человека.
-
Документ от Microsoft представляет SiMBA: упрощенную архитектуру на основе Mamba для обработки изображений и многомерных временных рядов.
-
Начало работы с GitHub: загрузка, клонирование и создание README
Введение GitHub является важной платформой для контроля версий и совместной работы. Этот гид познакомит вас с тремя основными навыками работы с GitHub: созданием и загрузкой репозитория, клонированием существующего репозитория и написанием эффективного файла README. Следуя этим…
-
Основные показатели для оценки больших языковых моделей
-
Обучение небольших моделей поиска информации с помощью методов машинного обучения