
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
-
Дендритные нейронные сети: ближе к искусственному интеллекту, подобному мозгу
-
ИИ-Агент для анализа видеоконтента : извлечение данных из записей
Должность AI-Агент по Анализу Видеоконтента и Извлечению Данных Общее описание AI-Агент — цифровой специалист, обрабатывающий до 100+ часов видеозаписей ежедневно. За 5 секунд находит ключевые моменты в контенте, интегрируется с YouTube, Zoom и внутренними системами компании.…
-
Искусственный интеллект из UC Berkeley представляет Pie: Фреймворк машинного обучения для прозрачного обмена и адаптивного расширения в выводе LLM.
-
Интерактивное обучение и визуализация сложных моделей искусственного интеллекта для начинающих: новый веб-инструмент.
-
Оптимизация сжатия кеша KV для эффективного вывода с длинным контекстом в LLMs
-
Mini-InternVL: Модели языков с разными форматами, от 1B до 4B, которые достигают 90% производительности при только 5% параметров.
-
Как внедрить OKR в отдел продаж: искусственный интеллект предложит цели, ключевые результаты и формулировки
Как пользоваться чатботом Чатбот — ваш личный помощник для автоматизации планирования в отделе продаж. Чтобы начать: Укажите отдел (например, «Продажи B2B»), Выберите период (квартал, полугодие), Опишите стратегическую цель компании (например, «Увеличить доход на 30%»). Искусственный интеллект…
-
Открытое решение Perplexica для поисковых инструментов искусственного интеллекта.
-
CoAgents CopilotKit: Простое подключение агентов LangGraph к людям.
-
Ученые из Caltech, Meta FAIR и NVIDIA AI представили метод Tensor-GaLore для эффективного обучения нейронных сетей с тензорными весами высшего порядка.
-
Универсальный Протокол Вызова Инструментов (UTCP): Оптимизация Интеграции для Бизнеса
Понимание Универсального Протокола Вызова Инструментов (UTCP) В мире автоматизации бизнеса с помощью ИИ, интеграция инструментов и сервисов становится всё более актуальной. Одним из таких продвинутых решений является Универсальный Протокол Вызова Инструментов (UTCP). Но как он может…
-
Создание системы рекомендаций с использованием нейронного коллаборативного фильтрации на PyTorch
Пошаговое руководство по созданию системы рекомендаций на основе нейронного совместного фильтрации (NCF) с использованием PyTorch В этом руководстве мы покажем, как использовать PyTorch для реализации системы рекомендаций на основе нейронного совместного фильтрации (NCF). NCF расширяет традиционную…
-
Nous Research представляет два новых проекта: бета-версия API Reasoning Forge и Nous Chat.
-
Применение передовых техник LLM для создания комментариев: улучшение эффективности и качества текстовой структуры
-
Как использовать ChatGPT для создания увлекательных технических презентаций
-
Встречайте Jockey: разговорный видеоагент с использованием LangGraph и API Twelve Labs













