
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
-
Повышение эффективности LLM: новый подход с дискретными токенами и VQ-VAE
Оптимизация Размышлений LLM с Помощью Латентных Токенов Большие языковые модели (LLM) значительно улучшили свои способности, когда их обучали на структурированных следах размышлений. Это позволяет им решать математические уравнения, делать логические выводы и планировать многоступенчатые задачи. Однако…
-
Эффективное принятие решений с помощью Chain-of-Thought: применение Mirascope в бизнесе
Введение в o1 Style Thinking с использованием Chain-of-Thought Reasoning и Mirascope В современном мире, где информация и технологии развиваются с невероятной скоростью, важно уметь эффективно решать сложные задачи. Как же это сделать? Ответ кроется в методах,…
-
Zyphra выпустила Zamba2-7B: современную небольшую языковую модель
-
Как встречать деловых гостей без ошибок: ИИ составит сценарий встречи и напоминание по этикету
Как пользоваться чатботом для подготовки к встрече деловых гостей Чатбот на сайте itinai.ru — ваш личный помощник в организации встреч. Просто введите имя гостя и цель визита, и ИИ мгновенно составит пошаговый сценарий. Например: Гость: Иван…
-
Исследователи FutureHouse предлагают «Авиарий»: расширяемый открытый спортзал для языковых агентов.
-
Измерение пульса по видео лица: новое решение с помощью искусственного интеллекта.
-
LUMOS — это открытая универсальная обучающая платформа для агентов языка.
-
Как оформить changelog для релиза: ИИ структурирует текст заметок для пользователей и разработчиков
Как начать с чатботом Просто введите в поле список изменений — например, «Добавлена интеграция с Slack, Исправлена ошибка авторизации, Оптимизирован интерфейс отчетов». ИИ автоматически разобьет их на категории, адаптирует язык под целевую аудиторию и добавит номер…
-
Научная оценка языковых агентов: новая платформа для оценки ИИ в научных открытиях
-
ByteDance представляет Seed-Prover: автоматизированная система формального доказательства теорем
Введение в Seed-Prover: Новая эра автоматического доказательства теорем В мире математического доказательства и алгоритмов на основе искусственного интеллекта всегда есть место для инноваций. ByteDance представила Seed-Prover — продвинутую систему формального рассуждения, которая меняет правила игры в…
-
Модель для эффективной генерации видео с повторением движения.
-
Искусственный интеллект для улучшения моделирования распространения видов с помощью геопространственных данных и глубоких нейронных сетей.
-
Обучение на примерах для точного выравнивания моделей искусственного интеллекта
-
Ученые из Университета Цинхуа и Zhipu AI представили CogView3: новую систему, улучшающую текстово-изображенческий диффузионный процесс.
-
Датасет Common Crawl: большой общедоступный набор данных для обучения языковых моделей.
-
Фреймворк искусственного интеллекта для обработки результатов атомарных действий как распределение в определенные интервалы