
Редакционная политика itinai.ru
На itinai.ru мы серьезно относимся к редакционной честности. Наша миссия — создавать достоверный, полезный и проверяемый контент в области искусственного интеллекта, инноваций и разработки продуктов.
Каждая статья, опубликованная на itinai.ru, проходит проверку человеком и соответствует следующим принципам.

Наши редакционные принципы
- Точность – Мы проверяем факты в нашем контенте и обновляем его при необходимости.
- Прозрачность – Мы раскрываем источник, автора и намерение публикации.
- Опыт прежде всего – Наш контент написан или проверен практиками и экспертами в своей области.
- Человек в процессе – Ни одна статья не публикуется без редакционного контроля человека.
- Ясность – Мы отдаем предпочтение простому, доступному языку и практическим идеям.
- Ответственность – Ошибки исправляются. Обратная связь приветствуется и ценится.
Отправить исправление или предложить обновление
Мы приветствуем предложения по улучшению нашего контента.
Если вы обнаружили фактическую ошибку, устаревшую ссылку или хотите предложить правку:
📬 Email: editor@itinai.ru
Все действительные запросы на исправление рассматриваются в течение 72 часов.
В большинстве случаев вы получите ответ от нашей редакционной команды.
Отправить новость или внести вклад в контент
Хотите отправить историю, выделить исследование или поделиться отраслевыми идеями?
Мы принимаем вклад в следующих форматах:
- Короткие новости об ИИ (100–300 слов)
- Резюме исследования (со ссылкой на статью)
- Мнение/редакционная статья
- Кейс продукта (только оригинальный)
📥 Отправьте свой pitch на: editor@itinai.ru
💡 Доступна гостевая авторская работа — мы указываем всех авторов.
Помощник главного редактора
Процесс редакционного рецензирования
Каждый контент, опубликованный на itinai.ru, следует структурированному редакционному процессу:
- Написание – Написано внутренними авторами или внешними авторами.
- Экспертная проверка – Проверено специалистом в области (ИИ, продукт, здравоохранение или право).
- Проверка главным редактором – Окончательный контроль Владимира Дьячкова, Ph.D.
- Проверка фактов – Источники проверены вручную и/или с помощью инструментов с LLM.
- Разметка – Применены структурированные данные (
Article
,Person
,WebPage
). - Публикация – С указанием автора и даты публикации.
- Мониторинг – Регулярно переоценивается на точность и актуальность.
Примечание: Если инструменты ИИ помогают в написании или резюмировании, это четко указывается.
Обратная связь пользователей и компаний, исправления
Мы активно поощряем пользователей, компании и учреждения сообщать о фактических ошибках или запрашивать обновления контента.
Как мы это обрабатываем:
- Предложения принимаются
- Редактор рассматривает дело вручную в течение 72 часов.
- Проверенные изменения проверяются еще раз, при необходимости с использованием моделей ИИ для перекрестной проверки (например, соответствие цитированию, сравнение сущностей).
- Если исправление значительно изменяет контекст или результат, мы:
- Добавляем уведомление «Исправлено» к статье
- Публикуем отдельный пост в редакционном блоге, объясняющий изменение в нашем Блоге редактора
Мы не изменяем контент молча, если это не опечатка или проблема форматирования.
Предложить историю или предложить правку
Мы верим в совместное знание. Каждый может внести вклад или указать на пробелы.
📬 Чтобы внести вклад:
- Фактическое исправление – Используйте нашу форму запроса на исправление
- Отправить новость – Отправьте свой pitch на editor@itinai.ru
- Внести вклад – См. наши Руководство для авторов
Мы приветствуем:
- Оригинальные идеи
- Резюме исследований в области ИИ
- Кейсы локализации
- Кейсы стартапов/продуктов
Каждая подача рассматривается людьми. Мы можем редактировать для ясности или добавлять редакционный контекст.
Присоединяйтесь
Следуйте за нами, вносите идеи или предлагайте партнерства. Мы приветствуем сотрудничество с исследователями, писателями и лидерами продуктов, увлеченными созданием этичного, удобного ИИ.
Контакты и прозрачность
- Email: editor@itinai.ru
- Telegram: @itinai
- LinkedIn: страница компании itinai.ru
Вы также можете изучить:
Редакционный выбор
-
Политика конфиденциальности
Важность Защиты Персональных Данных в Эпоху Искусственного Интеллекта В современном мире, где технологии искусственного интеллекта (ИИ) проникают во все сферы нашей жизни, защита персональных данных становится критически важной. На сайте itinai.ru мы понимаем, насколько важно обеспечивать…
-
Лучшие генеративные ИИ-инструменты 2024 года
-
Использование AlphaFold и искусственного интеллекта для быстрого поиска целенаправленных лекарств от рака печени
-
NVIDIA Jet-Nemotron: Ускорение ИИ на 53x и снижение затрат на 98% для бизнеса
Введение в Jet-Nemotron В мире, где скорость и эффективность становятся ключевыми факторами успеха, NVIDIA представила свою новую серию языковых моделей Jet-Nemotron. Эти модели, обладающие гибридной архитектурой, обеспечивают до 53 раз более высокую скорость генерации по сравнению…
-
Google DeepMind представляет Mind Evolution: улучшение планирования на естественном языке с помощью эволюционного поиска в больших языковых моделях.
-
5 шагов по созданию масштабируемого процесса производства контента
5 шагов по созданию масштабируемого процесса производства контента
-
Google представил функцию «Память» для Gemini Advanced
-
Оптимизация цепочки размышлений в LLM: TokenSkip и контроль сжатия токенов
Большие языковые модели (LLMs) сталкиваются с серьезными проблемами при решении сложных задач, несмотря на успехи, достигнутые с помощью метода цепочки рассуждений (CoT). Основная проблема заключается в вычислительных затратах, связанных с удлинением последовательностей CoT, что влияет на…
-
Ученые из Университета Торонто создали модель глубокого обучения, превосходящую систему искусственного интеллекта Google в предсказании структуры пептидов.
-
Топ-6 блогов о Model Context Protocol (MCP) для бизнеса в 2025 году
Top 6 Model Context Protocol (MCP) News Blogs (2025 Update) В мире автоматизации бизнеса и интеграции ИИ, Model Context Protocol (MCP) становится ключевым инструментом, который связывает различные приложения и данные. В 2025 году важно быть в…
-
Получение API от MultiOn AI: обеспечиваем разработчиков возможностью создания продвинутых веб-агентов и приложений
-
PyTorch представляет torchcodec: библиотеку для декодирования видео в тензоры PyTorch
-
Прототип инструмента для анализа рентгеновских снимков с использованием PyTorch и Gradio
Как создать прототип инструмента для оценки рентгеновских снимков В этом руководстве мы покажем, как создать прототип инструмента для оценки рентгеновских снимков, используя открытые библиотеки в Google Colab. Мы используем возможности TorchXRayVision для загрузки предобученных моделей DenseNet…
-
Meta AI предлагает LIGER: новый метод ИИ, который объединяет сильные стороны плотного и генеративного поиска для улучшения его эффективности.
-
Руководство по созданию масштабируемой многопользовательской системы с использованием Google ADK
Введение в создание масштабируемой многопользовательской системы с помощью Google ADK В современном мире автоматизации бизнеса, использование искусственного интеллекта становится неотъемлемой частью эффективных рабочих процессов. Как же создать масштабируемую многопользовательскую систему, используя Google ADK? Этот вопрос волнует…
-
Google Cloud теперь доступен для пользователей HuggingFace.