
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
-
Эффективное управление состоянием блокчейна с помощью базы данных Quick Merkle (QMDB)
-
Открытый проект nano-vLLM: легкая реализация vLLM для бизнеса и исследований
Введение в nano-vLLM: Простой и Эффективный Инструмент для Исследований В мире искусственного интеллекта и обработки естественного языка, разработка моделей, способных к эффективному обучению и выводу, становится всё более актуальной. Недавно исследователи DeepSeek представили проект ‘nano-vLLM’ —…
-
Масштабирование трансформеров диффузии: AI-рамка для оптимизации моделей текст-в-изображение в зависимости от вычислительных ресурсов
-
AI для риелторов — как увеличить заявки без менеджера
Бизнес-план: AI для риелторов – увеличение заявок без менеджера (Lean Canvas) Идея: Предоставление AI-решений риелторам (фрилансерам, малому бизнесу, блогерам, SMM-специалистам) для автоматизации работы с заявками и повышения конверсии. Платформа: Использование AI бизнес-инкубатора itinai.ru для создания и…
-
«Gemini CLI: Улучшите разработку с помощью командной строки и ИИ»
Введение в Gemini Command Line Interface (CLI) В современном мире разработки программного обеспечения инструменты автоматизации становятся необходимостью. Gemini Command Line Interface (CLI) от Google — это мощный инструмент, который позволяет разработчикам оптимизировать свои рабочие процессы и…
-
aiOla выпустила Whisper-NER: открытая модель ИИ для транскрипции речи и распознавания сущностей.
-
Исследование двойной природы шума RAG: улучшение больших языковых моделей благоприятным шумом и смягчение вредных эффектов
-
XElemNet: Фреймворк машинного обучения с объяснимым ИИ для глубоких нейронных сетей в материаловедении
-
Microsoft запускает POML: новая эра модульного управления в запросах для ИИ
Microsoft Releases POML (Prompt Orchestration Markup Language): Модульность и масштабируемость для LLM-промтов Современные технологии в сфере искусственного интеллекта стремительно развиваются, и компании вынуждены адаптироваться к новым условиям. С выходом POML (Prompt Orchestration Markup Language) от Microsoft…
-
Шаги к лучшим практикам использования открытых наборов данных для обучения ИИ моделей
-
Улучшение защиты от враждебных атак в табличном машинном обучении с помощью слоев восстановления ограничений для создания реалистичных и доменно-специфичных атак.
-
iProov против Clearview AI: Какой подход доверия в биометрии?
iProov против Clearview AI: Подход с акцентом на конфиденциальность или на данные — какой подход вызывает доверие в биометрии? В последние годы биометрическая аутентификация становится все более популярной, и в этом контексте iProov и Clearview AI…
-
Новый стандарт в долгосрочном искусственном интеллекте: Llama-3 8B Gradient Instruct 1048k
-
Игровые движки на нейронных сетях: новая технология от Google.
-
Алгоритмы для обучения с подкреплением на ограниченных данных без предварительного обучения
-
Создание мультимодального набора данных для радиологии: PadChest-GR как основа надежного медицинского ИИ
Введение в Grounding Medical AI и PadChest-GR В последние годы искусственный интеллект (ИИ) становится все более важным инструментом в медицине, особенно в области радиологии. Но как сделать так, чтобы ИИ действительно работал на пользу врачам и…