
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
-
UGround: Универсальная модель визуальной привязки интерфейса, разработанная на основе большой синтетической веб-данных.
-
Open Interpreter — открытый проект, позволяющий GPT-4 выполнять Python-код локально.
-
Ключевые факторы успешной реализации и принятия MCP для бизнеса
Ключевые факторы успешной реализации и принятия MCP Модельный контекстный протокол (MCP) меняет взаимодействие между интеллектуальными агентами и бэкенд-сервисами, приложениями и данными. Успешная реализация проекта MCP требует не только соответствующего кода, но и системного подхода к принятию,…
-
TII выпускает Falcon 2-11B: первую модель искусственного интеллекта семейства Falcon 2, обученную на 5,5T токенах с моделью языка для зрения.
-
Инструменты маркировки данных Figure Eight для повышения точности моделей ИИ в ритейле
Техническая значимость Инструменты маркировки данных, такие как Figure Eight, играют ключевую роль в повышении точности моделей компьютерного зрения и обработки естественного языка (NLP) в таких отраслях, как розничная торговля. В условиях, когда данные становятся основным активом,…
-
GenSeg: Революция в сегментации медицинских изображений с помощью генеративного ИИ
GenSeg: Генеративный ИИ трансформирует сегментацию медицинских изображений в условиях ультранизких данных Сегментация медицинских изображений играет ключевую роль в современном здравоохранении, позволяя выявлять заболевания, отслеживать их прогресс и планировать персонализированное лечение. В таких областях, как дерматология, радиология…
-
Искусственный интеллект из Университета Цинхуа предлагает метод T1 для увеличения масштабов обучения с подкреплением, способствуя исследованию и пониманию масштабирования вывода.
-
Proxy Lite: Эффективный инструмент автоматизации веб-взаимодействий с открытыми весами
В современном цифровом мире автоматизация взаимодействия с веб-контентом представляет собой сложную задачу. Существующие решения часто требуют значительных ресурсов и подходят только для узкоспециальных задач, что ограничивает их более широкое применение. Разработчики сталкиваются с необходимостью балансировать между…
-
Использование квантового машинного обучения для ускорения анализа сигналов ЭЭГ
-
Улучшение согласования MLLM с помощью MM-RLHF: большой набор данных о предпочтениях людей для мультимодальных задач
-
Выпущена полностью открытая модель LLM смеси экспертов OLMoE-1B-7B.
-
Интеграция IoT и компьютерного зрения для контроля качества в производстве
Техническая актуальность Интеграция IoT и компьютерного зрения от компании CB Technologies представляет собой важный шаг в эволюции производственных процессов. В условиях современного рынка, где конкуренция становится все более жесткой, необходимость в повышении качества продукции и снижении…
-
LocAgent: Инновационное решение для локализации кода в масштабируемом программном обеспечении
Обслуживание программного обеспечения Обслуживание программного обеспечения является неотъемлемой частью жизненного цикла разработки, где разработчики регулярно возвращаются к существующим кодовым базам для исправления ошибок, реализации новых функций и оптимизации производительности. Важной задачей на этом этапе является локализация…
-
Hugging Face запустил nanoVLM: простая библиотека PyTorch для создания моделей визуального языка
Введение в nanoVLM Важный шаг к демократизации разработки моделей, связывающих визуальные и языковые данные, был сделан компанией Hugging Face с выпуском nanoVLM. Это компактный и обучающий фреймворк на базе PyTorch, который позволяет исследователям и разработчикам создать…
-
Новая семья моделей Meta AI Chameleon устанавливает новый уровень для мультимодельного машинного обучения.
-
Неверные ответы улучшают математическое мышление: исследование RLVR с Qwen2.5-Math
Неправильные ответы улучшают математическое мышление? Методы обучения с подкреплением, такие как обучение с человеческой обратной связью (RLHF), используются для улучшения выходных данных моделей в области обработки естественного языка (NLP). Один из вариантов, обучение с проверяемыми наградами…














