
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
-
Scale AI и Meta представляют Defense Llama: ИИ для национальной безопасности США
-
Запуск Claude Opus 4 и Sonnet 4: Революция в ИИ для бизнеса и разработки
Выпуск Claude Opus 4 и Claude Sonnet 4: Технический Прорыв в Области Размышлений, Кодирования и Дизайна ИИ-агентов Компания Anthropic представила свои новые языковые модели: Claude Opus 4 и Claude Sonnet 4. Это обновление включает значительные технические…
-
Как оформить эскалацию для второй линии поддержки: ИИ подскажет текст обращения и структуру заявки
Как пользоваться чатботом для эскалации обращений Чатбот на вашем сайте — это ваш помощник в рутинных задачах. Введите описание проблемы клиента, опишите действия, которые уже предпринимали, и попытки решения. ИИ проанализирует данные и предложит готовый текст…
-
Это исследование ИИ помогает ученым разобраться с метаданными, сравнивая методы извлечения для научных документов.
-
Исследователи компании Apple представили ReALM: искусственный интеллект, способный «видеть» и понимать контекст экрана.
-
Эта статья AI от MIT исследует масштабирование моделей глубокого обучения для химических исследований.
Исследование МИТ рассматривает масштабирование моделей глубокого обучения для химических исследований. Увеличение мощности нейронных сетей сулит новые возможности в химии. Это один шаг ближе к созданию более эффективных лекарств и материалов. Невероятно волнующее!
-
Новый Python-фреймворк Trace от Microsoft и Университета Стэнфорда: революция в оптимизации систем искусственного интеллекта
-
Ромас: Многоагентная система для эффективного мониторинга и планирования баз данных
-
Эффективная Электронная Торговая Площадка для ПЭК и его подрядчиков
Задачи проекта Упростить передачу рейсов подрядчикам Создание рейтинга подрядчиков, оценка качества Обеспечить точность и своевременность доставки Проведение тендеров и аукционов для выбора подрядчиков Повысить уровень удовлетворенности клиентов Личный кабинет подрядчика, интеграция с 1С Результаты Сокращение задержек…
-
Знакомьтесь с Яном: альтернатива Open-Source ChatGPT, которая полностью работает оффлайн на компьютере.
-
Новая AI-модель Qwen2-72B: мощная и эффективная
-
WEBRL: Саморазвивающаяся онлайн-программа обучения для тренировки высокоэффективных веб-агентов с открытыми LLM.
-
Создание Модульных AI Рабочих Процессов с Anthropic Claude 3.7 через API и LangGraph
Пошаговое руководство по созданию модульных AI-работ с использованием Claude API от Anthropic и LangGraph В этом руководстве представлено практическое руководство по внедрению LangGraph, эффективной системы оркестрации AI, интегрированной с API Claude от Anthropic. Мы предоставляем подробный…
-
Исследование машинного обучения от MIT и Университета Мэриленда анализирует вопрос: испытывают ли агенты LLM сожаление? Представлено деловое исследование об онлайн-обучении и играх.
-
Создание инструмента для анализа финансовых данных с использованием Python: пошаговое руководство
«`html В этом руководстве мы покажем вам, как создать продвинутый инструмент отчетности по финансовым данным на Google Colab, комбинируя несколько библиотек Python. Вы научитесь собирать актуальные финансовые данные с веб-страниц, получать исторические данные по акциям с…
-
ByteDance представила UI-TARS: модель графического интерфейса, объединяющая восприятие, действие, рассуждение и память в адаптивную систему.