
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
-
Обзор развития моделей семьи Клода от Anthropic AI
-
MEM1: Эффективная память для языковых агентов в сложных задачах
Введение в MEM1: Эффективная память для языковых агентов Современные языковые агенты сталкиваются с необходимостью управлять многоходовыми разговорами, извлекая и обновляя информацию по мере развития задач. Традиционные системы часто добавляют все прошлые взаимодействия к запросу, что приводит…
-
Знакомьтесь с Verba 1.0: запускайте передовую технологию RAG локально с интеграцией Ollama и открытыми моделями исходного кода
-
ViLa-MIL: Улучшение классификации изображений слайдов с помощью двойного масштаба и языкового обучения на нескольких примерах
-
Создание продвинутого веб-интеллект-агента с использованием Tavily и Gemini AI
A Coding Implementation to Build an Advanced Web Intelligence Agent with Tavily and Gemini AI В современном мире, где информация течет с запредельной скоростью, инструменты для извлечения и анализа данных становятся незаменимыми. Как же создать мощного…
-
Ограничения больших языковых моделей: новые показатели для задач классификации
-
Разработан набор данных LongWriter-6k для увеличения объема вывода в языковых моделях на основе агентного написания: подход к увеличению длины вывода в LLM свыше 10 000 слов с обеспечением качественной и последовательной генерации контента.
-
Гибридная система искусственного интеллекта, объединяющая графы знаний и векторный поиск, превосходит их по отдельности
-
Оценка уязвимостей агентов LLM: стандарт AgentHarm для защиты от атак взлома
-
Безопасность агентных ИИ-систем: открытый рецепт NVIDIA для бизнеса
Введение в безопасность агентов ИИ С каждым днем технологии искусственного интеллекта становятся все более мощными и способными. Однако с их развитием возрастает и необходимость в защите от потенциальных угроз. Как защитить автономные ИИ-системы от ошибок и…
-
AlphaMaze: Новый Фреймворк Обучения для Улучшения Пространственного Мышления в Языковых Моделях
Искусственный интеллект продолжает развиваться в области обработки естественного языка, но все еще сталкивается с проблемами в задачах пространственного мышления. Пространственное мышление является основополагающим для робототехники, автономной навигации и интерактивных приложений для решения проблем. Системы ИИ должны…
-
LFM2-Audio-1.5B: Новый аудиомодель с низкой задержкой для бизнеса и разработчиков AI
Введение в LFM2-Audio-1.5B В мире технологий, где скорость и эффективность определяют успех, Liquid AI представила революционную модель — LFM2-Audio-1.5B. Этот аудиофундаментальный модельный инструмент с задержкой ответа менее 100 мс открывает новые горизонты для разработчиков, инженеров и…
-
Исследование ученых из Университета Чикаго о применении ChatGPT
-
Изучение совместного принятия решений и управления ресурсами в агентах LLM: выводы из платформы симуляции GOVSIM
-
Законы и рамки управления искусственным интеллектом (ИИ)
-
Улучшение этического искусственного интеллекта: обучение усилением с учетом предпочтений человека для выравнивания моделей машинного обучения с человеческими предпочтениями.













