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
-
Знакомьтесь с Tensor Product Attention (TPA): революция в эффективности памяти языковых моделей
-
Проблема обмана в больших языковых моделях: новый метод искусственного интеллекта.
-
HtmlRAG: Улучшение систем RAG с помощью более богатой семантической и структурной информации через HTML
-
Улучшение моделирования длинных последовательностей: увеличение показателя на LongBench на 3.2 пункта и на L-Eval на 1.6 пункта
-
Сравнение WorkFusion и Automation Anywhere: Преимущества предобученных ИИ-ботов
Сравнение WorkFusion и Automation Anywhere: Могут ли предобученные ИИ-боты заменить ручную настройку? В современном мире автоматизация процессов становится все более важной для повышения эффективности бизнеса. В этом контексте платформы Robotic Process Automation (RPA), такие как WorkFusion…
-
MMLONGBENCH: Новый стандарт оценки моделей с длинным контекстом в визуально-языковом моделировании
Введение в MMLONGBENCH Недавние достижения в области моделирования с длинным контекстом значительно улучшили возможности больших языковых моделей (LLMs) и больших моделей языка и изображения (LVLMs). Модели языка и изображения с длинным контекстом (LCVLMs) теперь способны обрабатывать…
-
Партнёрство с AI-экспертами для роста вашего бизнеса
Преимущества сотрудничества с нашими AI-экспертами для TopContext Уважаемые коллеги из TopContext! Мы рады предложить вам уникальное коммерческое предложение, которое позволит вашему агентству не только автоматизировать процессы, но и значительно увеличить прибыль благодаря внедрению передовых AI-решений. Специально…
-
Оценка влияния шума на модели машинного обучения для оценки голосовых нарушений
-
Открытый агент Augment SWE-bench: инновации в программной инженерии с использованием Claude Sonnet 3.7 и OpenAI O1
Выпуск Augment Code: Подтвержденный Агент SWE-bench Augment Code представила Augment SWE-bench Verified Agent — открытый агент, который объединяет возможности Claude Sonnet 3.7 от Anthropic и модель O1 от OpenAI для успешного выполнения сложных задач в области…
-
Создание функциональных растворимых белков с помощью глубокого обучения
-
Оптимизация настройки инструкций в LLM: стратегия выбора данных с учетом разнообразия с использованием разреженных автоэнкодеров
Предобученные большие языковые модели (LLMs) требуют настройки инструкций для соответствия человеческим предпочтениям. Однако обширные сборы данных и быстрая итерация моделей часто приводят к перенасыщению, что делает эффективный выбор данных важной, но недостаточно исследованной областью. Существующие методы…
-
FPT Software AI Center представляет XMainframe: современная модель языка для модернизации мейнфреймового программного обеспечения.
-
Искусственный интеллект для анализа табличных данных: GenSQL
-
Могут ли пользователи исправить предвзятость ИИ?
-
Библиотека LibMOON для оптимизации многих целей в машинном обучении
-
Модельный протокол контекста (MCP): Как улучшить интеграцию ИИ с внешними данными
Введение в MCP: Полное руководство по Протоколу Контекста Модели для AI Ассистентов Введение в MCP Протокол Контекста Модели (MCP) определяет унифицированный способ подключения AI ассистентов (LLMs) к внешним источникам данных и инструментам. MCP можно рассматривать как…