
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
-
Новая система искусственного интеллекта для улучшения веб-агентов с ограниченным участием человека: улучшение на 340% по сравнению с базовой нулевой производительностью LLama 3
-
Монте-Карло Дерево Диффузии: Масштабируемая ИИ Платформа для Долгосрочного Планирования
«`html Модели диффузии и их применение в планировании Модели диффузии представляют собой многообещающий инструмент для долгосрочного планирования, позволяя генерировать сложные траектории через итеративное устранение шумов. Однако их способность улучшать результаты при увеличении вычислительных ресурсов во время…
-
Ornith-1.0: как избавиться от ручных RL‑скелетов и ускорить обучение
TL;DR Ornith-1.0 доступен в версиях 9B, 31B, 35B‑MoE и 397B‑MoE, лицензия MIT, построен на Gemma 4 и Qwen 3.5. Модель обучается писать собственный «скелет» (harness) в процессе RL, одновременно оптимизируя и скелет, и решение. Ornith-1.0‑397B превосходит Claude Opus 4.7…
-
Новая модель для понимания и генерации речи, текста, изображений и видео.
-
10 лучших VPN для Apple TV в 2025 году
-
Набор данных с 425 тыс. естественных запросов на 17 языках с разной степенью токсичности
-
Три кинорежиссёра создали последние потрясающие видеоролики Sora.
-
Как Perplexity AI меняет поиск: новшества, партнерства и развитие рынка в 2024 году.
-
Jina AI открывает доступ к Jina CLIP: современная модель встраивания для английского языка, объединяющая текст и изображения
-
Модель мульти-модального обучения I2M2 для захвата зависимостей между и внутри модальностей
-
Фреймворк NeedleBench для оценки двуязычных долгих контекстов LLMs
-
Ожидаемый запуск OpenAI в январе: ИИ-агенты для автоматизации повседневной жизни
-
Новый подход машинного обучения для обучения визуально-языковых моделей, выгодный для клиник и врачей.
-
Как крупные языковые модели настраиваются на целенаправленное мышление вместо полного представления мира: выводы из фреймворка REPLACE
-
Новый алгоритм W4S: Оптимизация рабочих процессов с помощью обучения с подкреплением для бизнеса
Введение в Weak-for-Strong (W4S) В мире автоматизации бизнеса и разработки ИИ-решений, алгоритм Weak-for-Strong (W4S) представляет собой прорыв. Он позволяет создать эффективные рабочие процессы, используя менее мощный агент для управления более сильными моделями. Но как именно это…
-
Большие данные и хранилище данных














