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
-
Персонализация обучения для «Учебный центр»
Персонализированное обучение: Как ИИ превращает «Учебный центр» из просто образовательной платформы в двигатель роста Приветствую вас, руководители, менеджеры по развитию и IT-директора! Если вы читаете это, значит, вас, как и нас в itinai.ru, волнует будущее образования…
-
Аналитик поведения пользователей: как ChatGPT предсказывает отток и фиксит UX-слабины
Как ChatGPT помогает аналитикам поведения: секретные режимы для предсказания оттока и улучшения UX Когда вы впервые начинаете использовать ChatGPT, кажется, что это просто умный собеседник. Но для аналитиков поведения пользователей, продуктовых команд и маркетологов — это…
-
Оптимизация сети спайков с использованием статистики популяции: быстрый и точный фреймворк машинного обучения для настройки моделей на основе активности мозга.
-
Улучшение памяти Lamini AI повышает точность до 95% и снижает галлюцинации на 90% в больших языковых моделях
-
Платформа Korvus: все в одном для обработки данных в Postgres
-
Создание многофункционального AI-агента для веба с помощью Notte и Gemini
Введение В современном мире автоматизация бизнес-процессов с помощью искусственного интеллекта становится неотъемлемой частью успешной стратегии. Как же создать полноценного многофункционального веб-агента на базе ИИ, используя Notte и Gemini? Этот вопрос волнует многих разработчиков и бизнес-аналитиков, стремящихся…
-
Исследователи из Alibaba и Ренминского университета Китая представили mPLUG-DocOwl 1.5: единое обучение структуры для понимания документов без OCR.
-
Как языковые модели запоминают информацию: новый подход к измерению способности моделей
Как много языковые модели действительно запоминают? Новый подход Meta к определению емкости модели на уровне бит Введение: Проблема запоминания в языковых моделях Современные языковые модели вызывают все больше вопросов относительно их способности к запоминанию. С моделями,…
-
Могут ли ИИ-агенты изменить поиск информации? Новый подход к более умным многошаговым взаимодействиям.
-
Microsoft AI Research представляет OLA-VLM: новый подход к оптимизации мультимодальных языковых моделей с акцентом на зрение.
-
Исследователи Стэнфорда используют ИИ и пространственную транскриптомику, чтобы понять, почему некоторые клетки в мозге стареют быстрее или медленнее.
-
Исследователи из SynthLabs и Стэнфорда предложили Meta Chain-of-Thought: ИИ-рамку для улучшения мышления больших языковых моделей.
-
Исследователи из Университета Цинхуа предлагают новую функцию потерь для улучшения классификации методом опорных векторов (SVM) в машинном обучении.
-
Бенчмарк C3: Новые горизонты в оценке моделей разговорного ИИ
Введение в C3: Новый Бенчмарк для Моделей Разговорного ИИ Сегодня мир автоматизации бизнеса переживает настоящую революцию благодаря развитию искусственного интеллекта. Одним из самых захватывающих направлений является создание моделей разговорного ИИ, которые могут взаимодействовать с пользователями на…
-
Загрузка наборов данных в Hugging Face: пошаговое руководство для бизнеса
Загрузка наборов данных на Hugging Face: пошаговое руководство Часть 1: Загрузка набора данных на Hugging Face Hub Введение В этой части руководства мы рассмотрим процесс загрузки пользовательского набора данных на Hugging Face Hub, платформу для обмена…
-
Унификация визуальной токенизации: как UniTok улучшает мультимодальное обучение AI
Эволюция многомодального ИИ Многомодальный искусственный интеллект быстро развивается, объединяя визуальную генерацию и понимание в единую структуру. Ранее эти области рассматривались отдельно из-за различных требований. Генеративные модели сосредоточены на создании детализированных изображений, в то время как модели…