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
-
Онлайн сервис по контролю здоровья — Lifetime+
Задачи проекта Улучшение доступа к результатам анализов Создание механизма для мгновенного доступа к результатам анализов в реальном времени. Подготовка чат-бота помощника Разработка чат-бота, который помогает пользователям загружать документы и интерпретировать результаты анализов. Создание удобного личного кабинета…
-
Воздействие чат-ботов на ложные воспоминания: исследование.
-
Космос-Reason1: Новая Эра Искусственного Интеллекта для Физического Рассуждения
Введение в Cosmos-Reason1 от NVIDIA Искусственные интеллектуальные системы, предназначенные для работы в физических условиях, требуют не только восприятия, но и способности рассуждать о объектах, действиях и последствиях в динамичных реальных средах. Такие системы должны понимать пространственные…
-
Предложение общей вариационной инференции для вывода причинно-следственных моделей и вероятности смешивания образцов (MCD)
-
Модель обобщаемой награды (GRM): эффективный подход ИИ для улучшения обобщаемости и устойчивости обучения на основе наград для LLM.
-
Финансовые решения с помощью Fin-R1: новый язык AI для разумного анализа данных
Введение в LLM и их применение в финансах Большие языковые модели (LLM) стремительно развиваются в различных областях, однако их эффективность в решении сложных финансовых задач остается предметом активных исследований. Постепенное развитие LLM значительно продвигает искусственный интеллект…
-
Изучение языков с учетом контекста с помощью LaiDA: фреймворк для улучшения идентификации метафор в задачах обработки естественного языка
-
Создание обучающего помощника на базе ИИ с использованием векторной базы данных и Groq: пошаговое руководство
-
Первый тернарный мультимодальный LLM, способный принимать изображения и текст для создания связанного текстового ответа
-
Как искусственный интеллект и машинное обучение меняют кибербезопасность и усиливают киберугрозы
-
Эффективное обучение, классификация и прогнозирование в высокоразмерных временных рядах с использованием гиперразмерных векторных вычислений и машин Тсетлина.
-
Исследования Google DeepMind раскрывают возможности встраиваний LLM для продвинутой регрессии
-
Google DeepMind представил управление с помощью диффузионной модели (D-MPC): сочетание многошаговых предложений действий и моделей динамики с использованием диффузионных моделей для онлайн-управления.
-
Инструмент проверки обоснованности AI: интеграция Upstage API и LangChain для бизнеса
Возможности создания инструмента проверки обоснованности с использованием Upstage API и LangChain В эпоху информационного переизбытка, когда каждое слово, произнесенное или написанное, может оказаться фальшивым, вопрос обоснованности информации становится все более актуальным. Как же убедиться, что данные,…
-
SAM2Long: Улучшение SAM 2 для долгосрочной сегментации видео без обучения
-
Исследователи из университета Стэнфорда представили Octopus v2 — модель языка для смарт-устройств, повышающую функциональность суперагента.