
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
-
Рейтинг лидеров European LLM: развитие и оценка многоязычных языковых моделей
-
Улучшение распознавания биомедицинских именованных сущностей с помощью динамического расширения определений: новый подход искусственного интеллекта для повышения точности больших языковых моделей.
-
Cohere AI выпускает модели Aya23: многоязычное NLP с 8B и 35B параметрами.
-
Модель CodeGeeX4-ALL-9B от университета Цинхуа: передовая мультиязычная модель генерации кода, превосходящая основных конкурентов и улучшающая помощь в написании кода
-
LongAlign: Метод кодирования на уровне сегментов для улучшения генерации изображений из длинных текстов
-
Исследование машинного обучения от MIT и Университета Мэриленда анализирует вопрос: испытывают ли агенты LLM сожаление? Представлено деловое исследование об онлайн-обучении и играх.
-
Лучшие курсы по искусственному интеллекту от Microsoft
-
Переосмысление внимания как рекуррентной нейронной сети для эффективного моделирования последовательностей на устройствах с ограниченными ресурсами
-
Фреймворк LANISTR: обучение на языковых, изображенческих и структурированных данных с использованием внимания AI.
-
Исследование Salesforce AI предлагает набор данных для улучшения консистентности мышления LLM
-
Папа Римскийпризывает к заключению международного договора по регулированию искусственного интеллекта.
Папа Римский выступил за международный договор об использовании искусственного интеллекта. Неужели скоро будем иметь правила для роботов? Это будет интересно, глядишь, скоро их начнут учить молиться! 🙏 #AI #PopeFrancis
-
Qwen3-MT от Alibaba: Революционный многоязычный машинный перевод для бизнеса
Alibaba Qwen представляет Qwen3-MT: следующее поколение многоязычного машинного перевода на основе обучения с подкреплением В мире, где глобализация становится нормой, язык больше не является преградой для бизнеса. Alibaba Qwen представляет Qwen3-MT — новую модель машинного перевода,…
-
Новые методы увеличения разнообразия в креативном письме с помощью ИИ: Diversified DPO и ORPO
Введение в новые подходы к креативному письму с использованием ИИ Введение в разнообразные DPO и ORPO Креативное письмо — это область, которая требует разнообразия и воображения. В отличие от фактического или специализированного письма, где может быть…
-
Модель Code World от Meta FAIR: 32 миллиарда параметров для генерации кода с использованием мировых моделей
Введение в Meta FAIR Released Code World Model (CWM) С каждым годом мир программирования и автоматизации становится все более сложным и требовательным. В условиях постоянного роста объемов данных и необходимости быстрой адаптации к новым технологиям, разработчикам…
-
Как искусственный интеллект повлияет на индустрию азартных игр?
Искусственный интеллект изменит азартную индустрию, усиливая безопасность и создавая персонализированные предложения. Алгоритмы помогут оптимизировать игровой опыт и предотвращать мошенничество. В целом, AI изменит игровую индустрию навсегда. #Ai #азартныеигры
-
От противоречий к согласованности: Логическая структура в моделях ИИ













