
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
-
Microsoft представила LLM2CLIP: новая техника ИИ, где LLM выступает в роли учителя для визуального кодировщика CLIP.
-
Обзор управляемого обучения: методы, применение и вызовы в поиске информации
-
Интерактивный интерфейс командной строки для помощи в разработке программного обеспечения с помощью модели Claude-3.5-Sonnet от Anthropic.
-
Как HR составить KPI для офисной должности: искусственный интеллект предложит набор метрик и формулировок
Как использовать чатбот для создания KPI Просто введите название должности в поле чата — например, «менеджер по продажам» или «офис-менеджер». Искусственный интеллект проанализирует особенности позиции и предложит готовый набор метрик. Вы получите: SMART-формулировки: конкретные, измеримые, достижимые,…
-
Знакомьтесь с PriomptiPy: библиотекой на Python для управления токенами и динамического создания подсказок для LLM
Представляем PriomptiPy: библиотеку Python для бюджетирования токенов и динамического отображения подсказок для LLMs. Удобный инструментарий для работы с языковыми моделями, помогающий оптимизировать использование токенов и создавать динамические подсказки. #Python #LLMs
-
10 лучших приложений клавиатуры с ИИ для iPhone в 2025 году
Искусственный интеллект и мобильные клавиатуры В современном цифровом мире инструменты на базе ИИ меняют наше взаимодействие с устройствами. Одной из таких областей являются мобильные клавиатуры, которые стали умнее и эффективнее благодаря интеграции искусственного интеллекта. Клавиатуры с…
-
Вышел Med42-v2: Новейшая коллекция клинических больших языковых моделей на базе архитектуры Llama3 c точностью до 94.5% на медицинских тестах.
-
VisualWebInstruct: Новая база данных для улучшения многомодального мышления в языковых моделях
Введение в многомодальное рассуждение Модели визуального языка (VLM) продемонстрировали значительные успехи в задачах, связанных с восприятием, таких как визуальное ответ на вопросы (VQA) и визуальное рассуждение на основе документов. Однако их эффективность в задачах, требующих сложного…
-
Улучшение поиска: Искусственный интеллект для снижения ошибок на 67%
-
LASP is an efficient machine learning method designed for linear attention-based language models, known as LASP. This method optimizes performance and enhances the capabilities of these models.
-
Alibaba-Qwen выпустила Qwen1.5 32B: новый многоязычный плотный LLM с контекстом 32k, превосходящий Mixtral в рейтинге Open LLM Leaderboard.
-
Эффективная платформа для запуска нейронных сетей на различном оборудовании.
-
X-Fusion: Эффективная адаптация LLM с визуальными возможностями без потери языковых способностей
Введение в многоуровневые языковые модели (LLMs) Многоуровневые языковые модели (LLMs) достигли значительных успехов в задачах, связанных с языком, таких как разговорный ИИ, логическое мышление и генерация кода. Однако человеческое общение выходит за рамки текста и часто…
-
Алгоритм CarbonClipper: управление нагрузкой с учетом углерода с оптимальным балансом надежности и стабильности.
-
AI-помощник для дизайнера-фрилансера
Бизнес-план: AI-помощник для дизайнеров-фрилансеров (Mini-Lean Canvas) Цель: Создание прибыльного AI-сервиса, облегчающего работу дизайнеров-фрилансеров и малого бизнеса, используя платформу itinai.ru. 1. Проблема и Целевая Аудитория Проблема: Дизайнеры-фрилансеры и SMM-специалисты тратят много времени на рутинные задачи: ответы на…
-
Обучение стратегии с большими моделями: улучшение эффективности и результатов многозадачного обучения с подкреплением