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
-
Ошибки в RAG: Как лимиты в векторном встраивании влияют на эффективность поиска
Google DeepMind находит фундаментальную ошибку в RAG: пределы встраивания нарушают извлечение на больших масштабах В последние годы системы Retrieval-Augmented Generation (RAG) стали важным инструментом для обработки и извлечения информации из огромных массивов данных. Однако новая исследовательская…
-
Биомедицинские агенты нового поколения: Biomni-R0 и их влияние на исследования
Biomni-R0: Новый уровень интеллекта в биомедицинских исследованиях В последние годы искусственный интеллект (ИИ) стал неотъемлемой частью биомедицинских исследований. С каждым днем растет потребность в интеллектуальных агентах, способных решать сложные задачи в области геномики, клинической диагностики и…
-
Инструмент для сбора данных из интернета: открытый веб-сканер Crawl4AI.
-
Использование нейронных сетей для улучшения молекулярной динамики
-
Исследователи в Google AI разрабатывают приватные каскадные системы для улучшения производительности моделей машинного обучения.
-
Исследование Anthropic: Интроспекция моделей Claude и их способность обнаруживать внедренные концепты
«`html Anthropic’s New Research Shows Claude Can Detect Injected Concepts, But Only in Controlled Layers Автоматизация бизнеса — это не просто тренд, а необходимость в современном мире. В условиях постоянных изменений и растущей конкуренции, компании активно…
-
Интервью с Хамзой Тахиром: как ZenML меняет подход к MLOps и LLMOps
Интервью с Хамзой Тахиром: Соучредителем и техническим директором ZenML Биография: Хамза Тахир — разработчик программного обеспечения, ставший инженером машинного обучения. Он увлечен созданием и запуском продуктов, основанных на данных. Его предыдущие проекты включают BudgetML и другие.…
-
Ученые из Caltech, Meta FAIR и NVIDIA AI представили метод Tensor-GaLore для эффективного обучения нейронных сетей с тензорными весами высшего порядка.
-
Встречайте Hawkish 8B: Новая финансовая модель, способная пройти CFA Level 1 и превзойти Meta Llama-3.1-8B-Instruct в математике и финансах.
-
Первый обучаемый поисковик изображений с универсальным подходом: OmniGlue
-
MentalArena: ИИ для самостановки, обучающий языковые модели для диагностики и лечения психических расстройств.
-
Эффективное применение машинного обучения для решения проблем эффективности универсальных трансформеров
-
Hugging Face выпускает LeRobot: открытую модель машинного обучения для робототехники
-
Создание и публикация блога об ИИ с Lovable.dev и интеграцией GitHub: пошаговое руководство
Создание и публикация блога с использованием Lovable.dev В этом руководстве мы шаг за шагом расскажем, как создать и опубликовать современный блог на тему искусственного интеллекта, используя Lovable.dev. Этот инструмент упрощает процесс создания сайтов, позволяя пользователям с…
-
Сравнение моделей в машинном обучении: новые возможности.
-
Автоматизированная оптимизация подсказок для генерации тестовых случаев