
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
-
Как продавать через Telegram без навязчивости: искусственный интеллект предложит 5 рабочих шаблонов сообщений
Как пользоваться чатботом Для начала работы введите описание своего продукта и текущую стадию взаимодействия с клиентом. Например: Продукт: «Онлайн-курс по созданию лендингов». Стадия клиента: «Потенциальный клиент, который оставил заявку, но не купил курс». Чатбот мгновенно сгенерирует…
-
MCP в Azure Logic Apps: Новые Возможности для Автоматизации Бизнеса
Введение С каждым днем автоматизация бизнес-процессов становится все более актуальной. В условиях стремительного роста технологий, Microsoft представила новую возможность — интеграцию Model Context Protocol (MCP) в Azure Logic Apps (Standard) в рамках публичного превью. Это открывает…
-
Метод размещения задач в квантовых облачных вычислениях на основе глубокого обучения с подкреплением
-
Исследования Salesforce AI: новый инструмент для создания разнообразных наборов данных.
-
Аутсорсинг разработки: преимущества и кейсы
Аутсорсинг разработки: преимущества и кейсы В современном быстро меняющемся бизнес-ландшафте, где скорость и инновации являются ключевыми факторами успеха, компании все чаще обращаются к аутсорсингу разработки программного обеспечения. Этот подход позволяет им сосредоточиться на своей основной деятельности,…
-
Платформа для тестирования моделей генерации изображений: K-Sort Arena
-
Декуплированные диффузионные трансформеры: ускорение генерации изображений высокой четкости
Декуплированные Диффузионные Трансформеры: Ускорение Генерации Изображений Высокой Четкости Декуплированные диффузионные трансформеры (DDT) представляют собой инновационное решение для ускорения процесса генерации изображений. Они отделяют семантическое кодирование от декодирования деталей, что позволяет значительно повысить качество и скорость генерации.…
-
Преобразование языковых моделей: ProRL от NVIDIA и новые возможности обучения с подкреплением
Введение в ProRL: Новые горизонты в обучении языковых моделей Современные достижения в области языковых моделей, ориентированных на рассуждение, открывают новые горизонты для искусственного интеллекта. Одним из таких прорывов стало внедрение метода ProRL от NVIDIA, который предлагает…
-
Улучшение понятности обучения с подкреплением с помощью временного разложения вознаграждения
-
AI-бот в канале про финансы и инвестиции
Мини-Lite Lean Canvas: AI-бот для финансов и инвестиций Цель: Создание прибыльного AI-бота, предоставляющего ценную информацию и аналитику по финансам и инвестициям для фрилансеров, малого бизнеса, блогеров и SMM-специалистов. 1. Проблема и Целевая Аудитория Проблема: Фрилансеры, малый…
-
Microsoft запускает POML: новая эра модульного управления в запросах для ИИ
Microsoft Releases POML (Prompt Orchestration Markup Language): Модульность и масштабируемость для LLM-промтов Современные технологии в сфере искусственного интеллекта стремительно развиваются, и компании вынуждены адаптироваться к новым условиям. С выходом POML (Prompt Orchestration Markup Language) от Microsoft…
-
Дифференциальный трансформер: основа для крупных языковых моделей, уменьшающая шум внимания и повышающая эффективность и точность.
-
Новый крупномасштабный набор данных FineWeb для предварительного обучения моделей LLM
-
Будет ли будущее ИИ персональным? Встречайте PersonaRAG: новый метод ИИ, который включает пользовательские агенты в процесс поиска.
-
Новый инструмент для улучшения больших языковых моделей: RAG Foundry от Intel Labs
-
Новый подход к свёрточным нейронным сетям: сети Колмогорова-Арнольда (KANs)














