
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
-
Применение графов к нейронным сетям: улучшение выбора модели и интерпретируемость с помощью науки о сетях
-
Метод обучения устройств с помощью автономного обучения с подкреплением DigiRL
-
Создание многоязычного OCR-агента на Python с EasyOCR и OpenCV для бизнеса
Как создать многоязычного OCR AI-агента на Python с EasyOCR и OpenCV В современном мире, где информация поступает со всех сторон, возможность быстро и эффективно извлекать текст из изображений становится крайне важной. Создание многоязычного OCR AI-агента с…
-
Новый каталог Snowflake: улучшение совместимости данных с помощью интеграции с открытым исходным кодом Apache Iceberg
-
Оптимизация сжатия кеша KV для эффективного вывода с длинным контекстом в LLMs
-
Мощное и этичное решение ИИ для предприятий: безопасность, прозрачность и соответствие требованиям — важные аспекты для современного бизнеса.
-
Новые высококачественные 16-секундные видеоклипы в разрешении 1080p от Vidu из Китая вызывают интерес у клиник и врачей.
-
MDAgents: Динамическая многоагентная система для улучшения медицинских решений с помощью больших языковых моделей
-
Эффективная адаптация трансформеров: от дообучения к инженерии подсказок
От донастройки к инжинирингу запросов: теория и практика эффективной адаптации трансформеров Современные трансформерные модели открывают новые горизонты в области искусственного интеллекта, позволяя решать сложные задачи обработки естественного языка. Однако адаптация этих мощных инструментов к конкретным задачам…
-
Исследователи Microsoft представили новую реализацию MH-MoE: достижение равенства по FLOPs и параметрам с разреженными моделями Mixture-of-Experts.
-
Оценка сжатия LLM с использованием метрик расстояния
-
iProov против Clearview AI: Какой подход доверия в биометрии?
iProov против Clearview AI: Подход с акцентом на конфиденциальность или на данные — какой подход вызывает доверие в биометрии? В последние годы биометрическая аутентификация становится все более популярной, и в этом контексте iProov и Clearview AI…
-
Демократизация ИИ: создание многомодальной системы на базе LLM для автоматизации бизнеса без программирования
-
Руководство по интеграции ИИ в бизнес: 7 ключевых уроков от OpenAI
OpenAI Публикует Технический Плейбук по Интеграции AI в Бизнес OpenAI выпустила технико-аналитический отчет, который описывает, как ведущие компании интегрируют искусственный интеллект (AI) в свои рабочие процессы. Основываясь на партнерствах с такими компаниями, как Morgan Stanley, Indeed,…
-
Знакомьтесь с Crossfire: Эластичная защита графовых нейронных сетей от атак с изменением битов.
-
Trackio: Бесплатный локальный трекер экспериментов для упрощения машинного обучения
Знакомство с Meet Trackio: простота отслеживания экспериментов в машинном обучении Когда речь заходит о машинном обучении, исследователи и практики часто сталкиваются с одной и той же проблемой: как эффективно отслеживать результаты экспериментов, не тратя при этом…













