
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
-
Исследователи ByteDance представили Tarsier2: крупную модель для понимания видео с 7 миллиардами параметров.
-
AutoDroid-V2: Использование малых языковых моделей для автоматизации управления мобильным интерфейсом
-
Как крупные языковые модели настраиваются на целенаправленное мышление вместо полного представления мира: выводы из фреймворка REPLACE
-
СинПреф-40М и Skywork-Reward-V2: Новые горизонты в моделях вознаграждения для бизнеса
Понимание ограничений современных моделей вознаграждения Модели вознаграждения играют ключевую роль в обучении с подкреплением на основе человеческой обратной связи (RLHF). Однако многие из современных высокоэффективных открытых моделей не способны отразить весь спектр сложных человеческих предпочтений. Даже…
-
Исследователи Принстона представили Self-MoA и Self-MoA-Seq: Оптимизация работы LLM с помощью ансамблей однотипных моделей.
-
NVIDIA запустила крупнейший открытый набор данных для распознавания речи в Европе
Введение Научная сфера и индустрия технологий продолжают удивлять нас своими инновациями. Одной из таких революционных новинок стал запуск NVIDIA, который представил крупнейший открытый набор данных по распознаванию речи на европейских языках — Granary. Как эта разработка…
-
Новый метод оценки качества текстовых объяснений для скрытых нейронов: CoSy (Concept Synthesis)
-
Ученые из Китая представили INT-FlashAttention: архитектуру квантования INT8, совместимую с FlashAttention, улучшающую скорость вывода FlashAttention на графических процессорах Ampere.
-
Предлагаемая CMU: модели MOMENT для анализа временных рядов
-
OLMo 32B: Первый полностью открытый ИИ, превосходящий GPT-3.5 и GPT-4o мини
Революция в Искусственном Интеллекте Быстрое развитие искусственного интеллекта (ИИ) открыло новую эпоху больших языковых моделей (БЯМ), которые способны понимать и генерировать текст, схожий с человеческим. Однако закрытый характер многих таких моделей создает проблемы с доступностью, сотрудничеством…
-
Искусственный интеллект Math-LLaVA: Модель AI на основе LLaVA-1.5, настроенная на набор данных MathV360K
-
GTE-ModernColBERT-v1: Новый Модель Семантического Поиска для Долгих Документов от LightOn AI
Инновации в Семантическом Поиске Инновации в Семантическом Поиске Понимание Семантического Поиска Семантический поиск сосредоточен на понимании смысла текста, а не просто на совпадении ключевых слов. Это позволяет системам предоставлять результаты, соответствующие намерениям пользователей. Эта способность крайне…
-
Революция в LLM: Как ReZero обучает модели повторным запросам для улучшения поиска информации
Введение в ReZero Исследователи из Menlo представили ReZero — новую структуру обучения с подкреплением, которая поощряет повторные запросы для улучшения поиска и рассуждений в системах, основанных на извлечении информации. Проблема взаимодействия LLM с системами извлечения Современные…
-
Воздействие чат-ботов на ложные воспоминания: исследование.
-
Руководство по запуску больших языковых моделей: практическое руководство для разработчиков
Преодоление вызовов использования больших языковых моделей (LLMs) Работа с большими языковыми моделями (LLMs) может быть сложной из-за высоких требований к аппаратному обеспечению. Однако существует множество решений, которые делают эти мощные инструменты доступными. В настоящее время доступны…
-
Два влиятельных журналиста подают в суд на OpenAI и Microsoft.
Да что за история! Два влиятельных журналиста подали в суд на OpenAI и Microsoft. Они утверждают, что их работы были использованы без разрешения. Будем следить за этим процессом!













