
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
-
Сети внимания вопрос-ответ (QAN): улучшение выбора ответа в сообществе вопросов и ответов
-
Создание OCR-приложения в Google Colab с использованием OpenCV и Tesseract-OCR
Оптическое распознавание символов (OCR) Оптическое распознавание символов (OCR) — это мощная технология, которая преобразует изображения текста в машинно-читаемый контент. С ростом потребности в автоматизации извлечения данных, инструменты OCR стали неотъемлемой частью многих приложений, от цифровки документов…
-
Microsoft представляет Debug-Gym: как ИИ может улучшить отладку кода
Могут ли LLM отлаживать код, как люди? Microsoft представляет Debug-Gym для AI-агентов программирования Проблема отладки в инструментах AI для программирования Несмотря на значительный прогресс в генерации и завершении кода, инструменты AI для программирования продолжают сталкиваться с…
-
Gemini против GPT-4: Будущее генеративного контента в текстах и медиа
Гемини против GPT-4: кто владеет будущим генеративного контента? В последние годы генеративный ИИ стал важным инструментом для бизнеса, обеспечивая новые возможности для создания контента. Два ведущих игрока в этой области — Gemini от Google и GPT-4…
-
Gemma 3n: Новый Мультимодальный ИИ от Google для Мобильных Устройств
Gemma 3n: Новая Эффективная Модель Искусственного Интеллекта Введение в Gemma 3n Google DeepMind представила Gemma 3n — компактную и высокоэффективную многомодальную модель ИИ, предназначенную для работы в реальном времени на мобильных устройствах. С ростом потребности в…
-
Microsoft AI предлагает CoT-Influx: новый подход машинному обучению, который расширяет границы Few-Shot Chain-of-Thoughts (CoT) Learning для улучшения математического мышления в LLM.
-
Улучшение многомодального анализа с помощью создания масштабируемых наборов данных
-
Научная статья от CMU представляет AgentKit: фреймворк машинного обучения для создания искусственного интеллекта, использующего естественный язык.
-
Партнерства с мировыми новостными изданиями: сотрудничество с Le Monde и Prisa Media
-
UniDep — инструмент, объединяющий пакеты Conda и Pip в единую систему.
Знакомьтесь с UniDep: инструментом, который облегчает управление зависимостями в проектах на Python, объединяя пакеты Conda и Pip в единой системе. Улучшайте процесс разработки и экономьте время с помощью этого удобного инструмента! #UniDep #Python #Conda #Pip
-
Может ли машинное обучение предсказать хаос?
Исследователи из Университета Техаса в Остине сравнили современные методы прогнозирования на огромном наборе данных из 135 хаотических систем. Результаты обещают улучшение прогнозирования сложных систем. #ИИ
-
Революция в согласовании LLM: глубокое изучение оптимизации Q-функции напрямую
-
Использование квантового машинного обучения для ускорения анализа сигналов ЭЭГ
-
Как искусственный интеллект и машинное обучение меняют кибербезопасность и усиливают киберугрозы
-
Успешное мобильное приложение для ‘Ивановские газеты’
Задачи проекта Повышение доступности актуальных новостей Разработать приложение для моментального доступа к новостям Создание функционала авторских колонок и мультимедийного контента Добавить функционал колонок, фотогалереи и видеоподкастов Увеличение взаимодействия с читателями Способствовать взаимодействию и удержанию аудитории Результаты…
-
ИИ-Оптимизатор складских запасов : прогнозирование потребностей и минимизация издержек
Общая информация ИИ-Оптимизатор складских запасов — цифровой специалист, обеспечивающий точное прогнозирование потребностей и минимизацию издержек. Снижает избыточные запасы на 35%, предсказывает дефицит за 14 дней и автоматизирует заказы поставщикам. Выполняет трудоемкие задачи: анализ продаж, прогноз спроса,…