
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
-
Google AI представила новые бенчмарки в видеоанализе с моделью потокового плотного подписывания.
-
Исследователи из Стэнфорда и Университета Баффало представляют инновационные методы искусственного интеллекта для улучшения качества запоминания в повторяющихся языковых моделях с помощью JRT-Prompt и JRT-RNN.
-
Сравнение FICO Falcon и SAS Fraud Management: Какой инструмент лучше?
Сравнение FICO Falcon и SAS Fraud Management: Лицом к лицу В мире финансовых технологий и борьбы с мошенничеством, выбор правильного инструмента для обнаружения угроз может стать решающим фактором для бизнеса. В этой статье мы сравним два…
-
Новые высококачественные 16-секундные видеоклипы в разрешении 1080p от Vidu из Китая вызывают интерес у клиник и врачей.
-
AMD запускает серию чипов MI325x для конкуренции с Nvidia
-
Обучение ИИ говорить «Не знаю»: новый набор данных для уменьшения галлюцинаций в моделях языка
Введение в проблему В мире искусственного интеллекта (ИИ) существует множество вызовов, связанных с качеством ответов, которые предоставляют языковые модели. Одним из наиболее актуальных вопросов является способность ИИ признавать свои ограничения и уметь говорить «Я не знаю».…
-
Частотный избирательный атакующий метод против классификаторов беспроводных сигналов на основе глубокого обучения
-
Исследователи компании Apple изучают возможность отказа от фразы «Сири» и применения технологии искусственного интеллекта для распознавания голосовых команд.
-
Решение проблемы галлюцинаций LLM в клиентских взаимодействиях
Решение проблемы галлюцинаций LLM в разговорных, ориентированных на клиента случаях В последние годы искусственный интеллект (ИИ) стал неотъемлемой частью бизнеса, особенно в сфере обслуживания клиентов. Однако, несмотря на все достижения, многие компании сталкиваются с проблемой галлюцинаций…
-
Ученые из Стэнфорда представляют двухэтапную методику лингвистической калибровки для создания длинных текстов.
-
Лучшие методы джейлбрейка: многомодальный подход к выявлению уязвимостей в больших языковых моделях
-
Большие мультимодельные модели XGen-MM: серия разработок Salesforce Al Research
-
Метод самосинтеза MAGPIE для создания большого объема данных выравнивания путем подтверждения выровненных LLM без ввода.
-
Результаты MLPerf Inference v5.1: Сравнение производительности для GPU, CPU и AI-ускорителей
Введение в MLPerf Inference v5.1 (2025) Век технологий стремительно движется вперёд, и с каждым годом мы наблюдаем всё более значимые прорывы в области искусственного интеллекта и машинного обучения. Одним из краеугольных камней этой эволюции стало обновление…
-
SeedLM: Метод сжатия после обучения, использующий псевдослучайные генераторы для эффективного кодирования и сжатия весов LLM
-
Критика Apple по поводу рассуждений ИИ: преждевременные выводы и альтернативные подходы
«`html Почему критика Apple по поводу логики ИИ преждевременна Дискуссия о возможностях логического мышления больших языковых моделей (БЯМ) вновь вспыхнула благодаря двум противоречивым исследованиям: статье Apple «Иллюзия мышления» и ответу Anthropic под названием «Иллюзия иллюзии мышления».…













