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
-
Улучшение мониторинга здоровья почв: применение машинного обучения на основе микробиома для повышения устойчивости сельского хозяйства
-
Улучшение рассуждений с помощью извлечения информации: новый подход к фактическому рассуждению в медицине и повседневной жизни
-
Улучшение безклассового управления: адаптивное проекционное руководство для качественной генерации изображений без перенасыщения
-
Новый прорыв в создании изображений с улучшенной глубиной резкости и превосходной четкостью от команды Shakker AI: выпущен FLUX.1-dev-LoRA-AntiBlur.
-
Улучшение обработки длинного контекста с помощью Role-RL: фреймворк обучения с подкреплением для эффективного развертывания крупных языковых моделей.
-
DeepSeek-V2.5: Новая версия с улучшенными возможностями
-
Как не забыть ни одну задачу: ИИ создаст персональный To-Do список с приоритетами на день
Как пользоваться чатботом для создания To-Do списка Ввод задач: Напишите список своих задач в чате. Например: «Подготовить отчет для клиента» «Организовать встречу с командой» «Отправить письмо партнеру» Анализ ИИ: Чатбот автоматически распределит задачи по приоритетам, учитывая…
-
Как простые изменения в запросах влияют на логику больших языковых моделей: исследование MIT
Проблемы в работе больших языковых моделей (LLM) Большие языковые модели (LLM) все чаще используются для решения математических задач, которые напоминают реальные логические задачи. Однако исследования MIT показывают, что малейшие изменения в запросах могут значительно ухудшить их…
-
Улучшение производительности модели с помощью оптимизации долгих контекстов и спекулятивного декодирования: MagicDec и адаптивные деревья Sequoia.
-
BioEmu-1: Новый Модель Глубокого Обучения для Генерации Протеиновых Структур
Белки являются основным компонентом почти всех биологических процессов, от катализирования реакций до передачи сигналов внутри клеток. Несмотря на достижения, такие как AlphaFold, которые изменили нашу способность предсказывать статические структуры белков, остается фундаментальная задача: понимание динамического поведения…
-
Open-Reasoner-Zero: Открытая реализация масштабируемого обучения с подкреплением для языковых моделей
Масштабное обучение с подкреплением (RL) языковых моделей для задач рассуждения стало многообещающей техникой для освоения сложных навыков решения проблем. Современные методы, такие как o1 от OpenAI и R1-Zero от DeepSeek, продемонстрировали замечательные результаты в увеличении времени…
-
Тест BiGGen: Оценка девяти основных возможностей языковых моделей
-
Успешное мобильное приложение для ‘Ивановские газеты’
Задачи проекта Повышение доступности актуальных новостей Разработать приложение для моментального доступа к новостям Создание функционала авторских колонок и мультимедийного контента Добавить функционал колонок, фотогалереи и видеоподкастов Увеличение взаимодействия с читателями Способствовать взаимодействию и удержанию аудитории Результаты…
-
Обучение автономной навигации роботов и эффективной сборки данных: совместное обучение человека и агента и автономная навигация на основе обратной связи.
-
DRAGIN: новый метод машинного обучения для улучшения динамического поиска в больших языковых моделях, превосходящий традиционные методы.
-
Сайта ХК «Авангард»
Задачи проекта Увеличение продаж атрибутики и билетов Создание удобной системы покупки билетов и атрибутики Увеличение числа посетителей сайта и времени, проведенного на нем Обеспечение стабильных прямых трансляций и актуальной турнирной таблицы Улучшение пользовательского опыта и удовлетворенности…