
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
-
Что такое и как создать искусственный интеллект? Основы понимания
-
AI21 Labs представляет модель Jamba-Instruct: инструкционная версия их гибридной модели SSM-Transformer Jamba
-
Felafax: Искусственный интеллект для нового поколения аппаратных средств
-
Начало работы с Google Colab: Бесплатные облачные вычисления для бизнеса
Практические бизнес-решения с использованием Google Colab В современном мире, ориентированном на данные, доступ к мощным вычислительным ресурсам необходим для разработчиков, ученых и студентов. Google Colab — это революционная платформа, обеспечивающая бесплатный доступ к облачным вычислительным ресурсам,…
-
Inheritune: Эффективный метод обучения ИИ для создания небольших и высокопроизводительных языковых моделей
-
Инструментарий Composio: готовое к использованию решение для искусственного интеллекта
-
Улучшение работы больших языковых моделей на процессорах: методы для оптимизации вывода и эффективности
-
Список активностей и подходящих для них LLM в мире искусственного интеллекта: подробное руководство
-
SenseTime представила SenseNova 5.0: быстрая и доступная моделирование крупномасштабных данных, превосходящая по производительности GPT-4 Turbo.
-
Создание пайплайна улучшения речи и автоматического распознавания речи в Python с использованием SpeechBrain
Введение в создание пайплайна улучшения речи и автоматического распознавания речи (ASR) в Python с использованием SpeechBrain Сегодня технологии обработки речи становятся частью повседневной жизни. Важно понять, как они работают и как можно улучшить их производительность. В…
-
Что такое агенты Haystack? Полное руководство по инструментальному NLP с примерами кода
-
Оптимизация ассемблерного кода с помощью LLM: как обучение с подкреплением превосходит традиционные компиляторы
Оптимизация Ассемблерного Кода с Помощью LLM: Обучение с Подкреплением Превосходит Традиционные Компиляторы Большие языковые модели (LLM) продемонстрировали значительный потенциал в различных задачах программирования, однако их применение в оптимизации программ, особенно в контексте низкоуровневого программирования, остается недостаточно…
-
Сигмоидные кривые масштабирования: предсказуемость RL после обучения для больших языковых моделей
Понимание сигмоидальных кривых масштабирования в обучении с подкреплением для LLM В сегодняшнем мире искусственного интеллекта, где большие языковые модели (LLM) становятся все более важными, эффективность и предсказуемость обучения с подкреплением (RL) становятся критически важными. Сигмоидальные кривые…
-
Как вести чек-лист открытия и закрытия смены: искусственный интеллект подскажет, что не забыть при открытии и закрытии магазина
Как пользоваться чатботом для чек-листов смены Вставьте тип магазина в чатбот — и за секунды получите готовые чек-листы открытия и закрытия. Например, введите «кофейня» или «супермаркет», и ИИ предложит: Открытие: проверка наличия ключей, включение вывески, инкассация…
-
Эффективные стратегии достижения определенного уровня владения языком, разработанные учеными из Stanford и Duolingo.
-
Поиск широко нейтрализующих антител против ВИЧ-1 с помощью инновационного машинного обучения













