أبعاد جديدة من الذكاء الاصطناعى في التفكير: كيف يؤدي O3-Mini و O3-Mini-High ، ومحركات الأقراص وتطوير سوق الذكاء الاصطناعي بشكل أكبر

التكنولوجيا المستقبلية: كيف تم إعادة تعريف كفاءة Ki-Mini O3-MINI

في سياق التطورات السريعة في مجال الذكاء الاصطناعي ، وضع Openai علامة فارقة مع إدخال O3-Mini و O3-Mini High ، والتي تحدد معايير جديدة من حيث الفنية والعملية. يجسد هذا التحديث المطالبة بتحسين نماذج الذكاء الاصطناعى القوية فعالة من حيث التكلفة وسريعة وخاصة للمهام العلمية (الرياضيات والعلوم والتكنولوجيا والبرمجة). لا يجلب الجيل الجديد من نماذج التفكير فحسب أوقات استجابة محسّنة ونتائج أكثر دقة ، ولكن أيضًا وظائف ممتدة للمطورين ، مثل إمكانية التحكم في جدار الشراء في ثلاث مراحل مختلفة (منخفضة ، متوسطة ، عالية). هذا يمكّن المتطلبات الفردية - من الإجابة السريعة إلى الاستفسارات الأسهل إلى التحليل العميق للمشاكل المعقدة - يمكن تقديمها بمرونة.

بالإضافة إلى الابتكارات التقنية ، تركز إمكانية الوصول الأوسع للتكنولوجيا التقدمية أيضًا. لأول مرة ، يمكن لمستخدمي الخطة المجانية استخدام نموذج التفكير المخصص ، والذي يدفع إلى الديمقراطية تطبيقات الذكاء الاصطناعي. يستفيد المستخدمون المحترفين وعملاء المؤسسات أيضًا من قدرة إخبارية أعلى والوظائف الممتدة التي تسهل التكامل في الأنظمة الحالية وتحسين الاستخدام المهني.

كجزء من هذا التحديث ، تم توضيح الأداء في اختبارات القياس المختلفة. في المسابقات مثل Aime و Codeforces ، لا تتجاوز O3-Mini السلف فحسب ، بل توفر حتى النتائج درجة عالية من الشراء ، والتي كانت متوفرة سابقًا فقط مع نماذج أكثر تكلفة. إن الجمع بين انخفاض الكمون وآليات الأمان المحسّنة وإمكانية توليد إجابات منظمة ومرتبطة بالسياق تؤكد على الطابع المبتكر لهذا النموذج.

لذلك ، فإن إدخال O3-MINI ليس فقط تطورًا تكنولوجيًا ، ولكنه يرمز أيضًا إلى التقدم نحو تطبيقات الذكاء الاصطناعي الأكثر ذكاءً وأكثر أمانًا وأكثر مرونة تلبي احتياجات مجموعة متنوعة من الصناعات. يمثل هذا التحديث خطوة مهمة في رؤية Openai لجعل الذكاء الاصطناعي عالي الجودة متاحًا للجميع - من البحث إلى التطوير إلى الاستخدام اليومي في مجموعة واسعة من التطبيقات.

ما هو Openai O3-Mini وما هو الأهداف التي يتابعها هذا النموذج؟

Openaai O3-Mini هو أحدث نموذج من سلسلة Openai التفكير ، والتي تم تطويرها خصيصًا للمطالبة بالتفكير في مجالات العلوم والتكنولوجيا والرياضيات (STEM) والبرمجة. الهدف من هذا النموذج هو توفير نظام فعال وسريع وفعال يوفر نتائج دقيقة ويحافظ على سرعة عالية ومتنوعة. يركز Openai O3-MINI بشكل خاص على المهام الفنية ، وحل المشكلات المنطقية والنفقات المنظمة ، والتي تكون في الطلب بشكل خاص في دوائر المطورين.

مع O3-MINI ، يتبع Openai هدف جعل تقنيات AI قوية في متناول التطبيقات الصعبة دون المساومة في السرعة أو الدقة. في الوقت نفسه ، يتم تقديم النموذج في العديد من المتغيرات-هناك إصدار قياسي (O3-MINI) ومتغير ممتد (O3-MINI High) ، والذي يتيح للمستخدمين التحكم في جدار الشراء بمرونة حسب التطبيق.

كيف تختلف Openai O3-Mini عن سابقتها ، Openai O1-Mini؟

من نواح كثيرة ، يعد Openaai O3-Mini تقدمًا كبيرًا مقارنة بالنموذج السابق Openai O1-Mini.

1. الأداء والكفاءة

• السرعة: O3-MINI أسرع بنسبة 24 ٪ من O1-MINI ، بمتوسط ​​وقت استجابة يبلغ حوالي 7.7 ثانية مقارنة بـ 10.16 ثانية في O1-MINI.
• تخفيض التكلفة: تم تطوير النموذج الجديد بهدف أن يكون فعالًا من حيث التكلفة. إنه يحقق أداءً مرتفعًا مع انخفاض التكاليف والكمون المنخفض.

2. قدرات الجذعية والمهام الفنية

• يعرض النموذج الجديد مهارات رائعة في مجالات الرياضيات والعلوم الطبيعية والبرمجة. تُظهر اختبارات الخبراء أن O3-MINI يوفر إجابات أفضل وأكثر وضوحًا في حالة طلب الأسئلة الفنية.
• في حالة اختبارات الرياضيات التنافسية (مثل AIME 2024) ومسابقات البرمجة (مثل Codeforces) ، لم تكن O3-MINI قادرة فقط على تحقيق أداء السلف ، ولكن أيضًا في المستوى المتوسط ​​والعالي من جدار الشراء.

3. المرونة في التحكم في جدار الشراء

• مع O3-MINI ، يمكن للمطورين الاختيار بين ثلاث مراحل Denkurzwand-LOW والمتوسطة والعالية. اعتمادًا على تعقيد المهمة أو وقت الاستجابة اللازم ، يتيح هذا التوازن الأمثل بين السرعة والدقة.
• تتوفر وظائف مثل استدعاء الوظائف والنفقات المنظمة وأخبار المطور أيضًا للاستخدام الإنتاجي.

4. وظائف ممتدة

• من الآن فصاعدًا ، يدعم النموذج أيضًا وظيفة البحث التي تجمع بين الإجابات الحالية والروابط إلى المصادر ذات الصلة. هذا يمثل خطوة نحو التكامل السلس لمعلومات الوقت الحقيقي.
• يعد O3-Mini جاهزًا أيضًا للإنتاج من البداية ويدعم البث ، مما يسمح للمطورين بإنشاء إجابات مستمرة وسائلة في التطبيقات في الوقت الفعلي.

5. إمكانية الوصول ومجموعات المستخدمين

• على الرغم من أن O1-Mini كان متاحًا من قبل فقط لدفع المستخدمين في خطط معينة ، يمكن لمستخدمي الخطة المجانية في ChatGPT الآن تجربة نموذج التفكير الجديد من خلال اختيار "سبب" في مؤلف الأخبار أو إعادة توليد إجابة.
• بالإضافة إلى ذلك ، يتوفر O3-MINI في العديد من متغيرات API (API المعقدة للدردشة ، المساعدين-API و BATCH-API) للمطورين المختارين لمستويات استخدام API 3-5.

3: ما هي مجالات التطبيق التي تغطي Openai O3-Mini؟

تم تطوير Openai O3-Mini خصيصًا لمجالات التطبيق الصعبة التي تتطلب درجة عالية من التفكير المنطقي والقدرة التحليلية والدقة التقنية. أهم مجالات التطبيق موصوفة أدناه:

1. العلوم والبحث

• أسئلة الدكتوراه (GPQA Diamond): تم اختبار النموذج ويظهر نتائج أفضل من سلفه O1-MINI للأسئلة العلمية على مثال على مستوى الدكتوراه في علم الأحياء والكيمياء والفيزياء. مع جدار شراء مرتفع ، يحقق O3-Mini أداء Openai O1.
• FrontierMath: في مجال البحوث الرياضية ، يحقق O3-Mini نتائج أفضل مع مشاكل رياضية معقدة مع مستوى عال من الجدار الشراء. في حالة المهام التي تستخدم أدوات Python ، ينجح النموذج في حل عدد كبير من المشكلات مع المرة الأولى.

2. البرمجة وتطوير البرمجيات

• برمجة المنافسة (CodeForces): يُظهر النموذج باستمرار زيادة قيم ELO في المسابقات مثل Codeforces. يصل إلى أداء O1 حتى في حائط الشراء المتوسط ​​ويتجاوزه بشكل كبير عندما يكون جدار الشراء مرتفعًا.
• هندسة البرمجيات (تم التحقق من SWE-bench): O3-MINI هو أقوى نموذج في تطوير البرمجيات حتى الآن ، والذي تم اختباره في SWE-BENCED ، مما يجعلها خيارًا جذابًا للمطورين المحترفين.

3. الرياضيات

• الرياضيات المنافسة (AIME 2024): في المسابقات الرياضية ، تعرض O3-MINI خدمات مماثلة لـ O1-MINI مع جدار شراء منخفض ، بينما يتجاوز خدمات O1 على جدار الشراء المتوسط ​​والارتفاع. وهذا يجعل النموذج مناسبًا بشكل خاص للاستخدام في المؤسسات التعليمية والمشاريع البحثية التي تتطلب حلول المشكلات الرياضية.

4. المعرفة العامة

• في مجال المعرفة العامة ومعالجة المعلومات ، يُظهر O3-Mini أيضًا مزايا واضحة على O1-Mini. تؤكد تحليلات البيانات أن النموذج يوفر إجابات أكثر كفاءة وأكثر دقة في مجالات المعرفة الواسعة.

5. وظائف المطور

• بالإضافة إلى المناطق المهنية المذكورة أعلاه ، تدعم O3-MINI وظائف المطورين الخاصة مثل استدعاء الوظائف والإصدارات المنظمة. هذا يجعله مثاليًا للاستخدام الإنتاجي في التطبيقات التي تتطلب إجابات مصممة خصيصًا وآليًا.

6. التطبيقات في الوقت الحقيقي

• بفضل دعم البث وأوقات الكمون المنخفضة ، يعد O3-MINI مناسبًا بشكل خاص للتطبيقات التي تكون فيها أوقات الاستجابة السريعة حاسمة في مثال على الدردشة أو أنظمة المساعدة التفاعلية أو تحليلات البيانات في الوقت الفعلي.

كيف يمكن التحكم في جدار الشراء في Openaai O3-Mini وما هي الآثار التي تحدثها على الأداء؟

أحد الابتكارات المعلقة في Openaai O3-Mini هو خيار التحكم بشكل صريح في جدار الشراء. يتم ذلك عبر ثلاثة خيارات محددة مسبقًا:

1.

• يتم استخدامه عندما يكون للسرعة والكمون المنخفض أولوية قصوى ، على سبيل المثال مع استفسارات بسيطة أو تطبيقات الوقت الحقيقي.
• بالنسبة للعديد من المهام الروتينية ، يوفر جدار الشراء المنخفض بالفعل إجابات دقيقة بما فيه الكفاية ، بينما يتم تقليل أوقات الاستجابة.

2. الأوسط دن كوفواندا

• هذا هو التكوين القياسي في Chatt ، والذي يوفر توازنًا متوازنًا بين السرعة والدقة.
• في حالة وجود جدار شراء متوسط ​​الحجم ، تحقق O3-Mini بالفعل خدمات تتوافق مع تلك الموجودة في سلف Openai O1 ، مما يجعله مثاليًا لمجموعة متنوعة من التطبيقات التي تكون فيها الإجابات السريعة والدقيقة مطلوبة.

3. جدار الجدار العالي

• يتم تنشيط هذا الخيار عندما تكون المشكلات المعقدة أو المهام الصعبة بشكل خاص معلقة تتطلب معالجة أكثر كثافة.
• بدرجة عالية من الجدار الشرائي ، يمكن لـ O3-MINI تحقيق نتائج متفوقة في مجالات مختلفة ، مثل الرياضيات والبرمجة والأسئلة العلمية. على سبيل المثال ، يتجاوز النماذج السابقة في المسابقات الرياضية ومهام البرمجة.

يمكّن جدار الشراء المتحكم فيه المطورين من اتخاذ قرارات مرنة سواء كان التركيز على السرعة أو الدقة. تعتبر هذه القدرة على التكيف ذات قيمة خاصة للتطبيقات التي لها متطلبات مختلفة حسب الموقف.

ما هي التحسينات المحددة التي تم تنفيذها في مجالات STEM (الرياضيات والعلوم والتكنولوجيا)؟

تم تحسين Openaai O3-MINI على وجه التحديد من أجل أن تكون قوية بشكل خاص في مجالات STEM (العلوم والتكنولوجيا والهندسة والرياضيات). يمكن تلخيص التحسينات على النحو التالي:

1. الرياضيات

• الرياضيات المنافسة: أظهرت اختبارات مثل AIME 2024 أن O3-MINI قد حققت بالفعل أداء Openaai O1 للأسئلة الرياضية مع Deskurken المتوسطة.
• FrontierMath: في مجال البحوث الرياضية المتقدمة ، تمكنت O3-Mini من إحراز تقدم كبير في حل المشكلات المعقدة ، وغالبًا ما باستخدام أدوات Python. ينجح النموذج في حل أكثر من 32 ٪ من المهام لأول مرة - إشارة واضحة إلى تحسين الكفاءة في حل المشكلة.

2. العلم

• أسئلة الدكتوراه (GPQA Diamond): بالنسبة للأسئلة العلمية على مستوى الدكتوراه ، وخاصة في العلوم الطبيعية مثل الفيزياء والكيمياء والبيولوجيا ، توفر O3-MINI بالفعل نتائج أفضل من O1-MINI في جدار شراء منخفض. مع زيادة جدار الشراء ، يحقق بعد ذلك أداء Openai O1 ، مما يجعله أداة قيمة لتطبيقات البحث.
• مناهج متعددة التخصصات: من خلال القدرة على فهم السياقات العلمية المعقدة والتكاثر في شكل منظم ، تدعم O3-MINI أيضًا مشاريع البحث متعددة التخصصات والتي تكون فيها نتائج دقيقة ومفهقة مهمة.

3. التكنولوجيا والبرمجة

• برمجة المنافسة (CodeForces): في عالم برامج المنافسة ، تُظهر O3-Mini أنها تحقق قيم ELO أعلى من خلال زيادة جدار الشراء باستمرار. حتى مع الجهد المتوسط ​​، يصل النموذج إلى أداء سلفه ، في حين أنه يتجاوز جهد كبير.
• تطوير البرمجيات: مع دمج وظائف المطور مثل استدعاء الوظائف والإصدار المنظم ، لا يقدم O3-MINI النتائج بالضبط ولكن أيضًا يمكن تنفيذها بشكل مباشر تسريع عملية التطوير وتبسيطها. أدى ذلك أيضًا إلى تقييمه الممتاز في Swe-benched ، حيث تم الاعتراف به كأقوى نموذج في تطوير البرمجيات حتى الآن.

تم تصميم Openai O3-Mini خصيصًا لأداء أداء استثنائي في المجالات الفنية والعلمية ، بينما يفي في نفس الوقت بمتطلبات السرعة والكفاءة.

كيف يتم تنظيم الوصول إلى Openaai O3-Mini ومجموعات المستخدمين التي تستفيد من هذا التحديث؟

قام Openai بتقسيم الوصول إلى O3-Mini ، بحيث يمكن لمجموعات المستخدمين المختلفة الاستفادة من الاحتمالات الجديدة:

1. ChatGpt Plus ، Team and Pro User

• من الآن فصاعدًا ، تتمتع مجموعات المستخدمين هذه بوصول مباشر إلى Openai O3-Mini. كلا المتغيرات-O3-Mini و O3-Mini-High-Hae متاح أيضًا للمستخدمين. يمكّن ذلك المطورين والمستخدمين المحترفين من استغلال مزايا النموذج الجديد بالكامل في مشاريعهم.

2. مستخدم مجاني

• أحد المعالم المهم هو أن مستخدمي الخطة المجانية يتم منحهم أيضًا إمكانية الوصول إلى نموذج التفكير لأول مرة. من خلال تحديد خيار "العقل" في الملحن الأخبار أو إعادة الإجابة ، يمكنك أيضًا تجربة الوظائف الجديدة والاستفادة من المهارات المحسنة.

3. عملاء المؤسسة

• بالنسبة لعملاء المؤسسات ، سيتم الوصول إلى O3-Mini ممكنًا من فبراير ، مما يعني أن الشركات الكبيرة والمستخدمين المؤسسيين ستستمتع قريبًا بمزايا النموذج الجديد.

4. مستخدم API

• يتم توفير Openai O3-Mini عبر واجهات API المختلفة ، بما في ذلك API لإكمال الدردشة ومساعدي API و API. يهدف تكامل API هذا بشكل أساسي إلى المطورين الذين يرغبون في دمج النموذج في تطبيقاتهم أو مهام سير العمل الخاصة بهم. يمكن للمطورين الاختيار بين مراحل Wesledwald الثلاث من أجل تكييف النموذج على النحو الأمثل لتطبيقاتهم المحددة.

تضمن إمكانية الوصول على نطاق واسع أن كل من المستخدمين الفرديين والمطورين المحترفين والمؤسسات الكبيرة يمكنهم الاستفادة من التكنولوجيا الجديدة.

ما هي الابتكارات التي تم تنفيذها فيما يتعلق بوظائف الأمن و "تقنيات المحاذاة التداولية"؟

الأمن هو مصدر قلق رئيسي في تطوير نماذج الذكاء الاصطناعى الحديثة. اتخذ O3-Mini عدة تدابير لضمان درجة عالية من الأمن والمتانة:

1. تقنيات المحاذاة التداولية

• تم استخدام هذه التقنيات لضمان أن O3-MINI قادرة على توفير إجابات آمنة وجديرة بالثقة ، حتى مع المناطق المعقدة والمحفوفة بالمخاطر. مع هذه الطرق ، يتم تدريب النموذج بطريقة تظل قوية في السيناريوهات الصعبة ويقلل من الأخطاء أو التطبيقات المسيئة.

2. مراجعات أمنية محسنة

• تُظهر الاختبارات التي تستند إلى سيناريوهات الأمن والحماية الصعبة أن O3-MINI أفضل في حالًا مقارنة بالنماذج التقدمية الأخرى مثل GPT-4O. وهذا يمنح المطورين والمستخدمين النهائيين الأمان الذي يعمله النموذج بشكل موثوق في التطبيقات الحرجة.

3. الجمع بين وظائف البحث:

• يتيح دمج دالة البحث O3-MINI الحصول على المعلومات الحالية والذاتية ، والتي تساهم أيضًا في تحسين الأمان. من خلال الارتباط بمصادر تم التحقق منها ، يمكن فحص الإجابات والتحقق من صحتها قبل إخراجها إلى المستخدم النهائي.

تعد تدابير أمن O3-MINI ضرورية للحصول على ثقة المستخدمين وفي الوقت نفسه تأكد من أن الذكاء الاصطناعى يعمل في إطار خاضع للرقابة والمسؤول.

كيف يتم قياس أداء Openaai O3-Mini وأي المعايير التي تم استخدامها؟

تم فحص أداء Openaai O3-Mini في اختبارات ومعايير مختلفة ، والتي تشمل كل من المهام الموحدة والتطبيقات الحقيقية:

1. الرياضيات المنافسة (AIME 2024)

• هنا تم قياس القدرة على حل المشكلة الرياضية للنموذج باستخدام اختبارات موحدة. عندما يكون جدار الشراء منخفضًا ، يحقق O3-MINI نتائج مماثلة مثل O1-MINI ، بينما يتم تجاوز أداء السلف على جدار الشراء المتوسط ​​والارتفاع.

2. أسئلة الدكتوراه (GPQA Diamond)

• من أجل تقييم الكفاءة العلمية والأكاديمية ، تم استخدام أسئلة معقدة من مجالات البيولوجيا والكيمياء والفيزياء. أظهرت النتائج أن O3-MINI يتجاوز أداء O1-MINI حتى مع وجود انخفاض في الأداء ويصل إلى أداء Openai O1 عندما يكون جدار الشراء مرتفعًا.

3

• يختبر هذا المعيار نموذج المشكلات الرياضية المتقدمة التي يجب حلها غالبًا باستخدام أدوات البرمجة مثل Python. تمكنت O3-Mini من إحراز تقدم كبير هنا عن طريق حل أكثر من 32 ٪ من المشكلات المتعلقة بالمحاولة الأولى ، بما في ذلك نسبة كبيرة من مشاكل T3 الأكثر تطلبًا.

4. برنامج المنافسة (Codeforces)

• في عالم البرمجة ، يتم قياس الأداء باستخدام قيم ELO التي يتم تحديدها في المسابقات مثل Codeforces. تصل O3-Mini إلى أداء سلفها حتى على طريقة متوسطة الحجم في الشراء وتتجاوزها بوضوح مع جدار شراء مرتفع.

5. معايير هندسة البرمجيات (تم التحقق من مقاعد البدلاء):

• في مجال تطوير البرمجيات ، حيث يكون كل من الدقة والتطبيق العملي حاسماً ، حققت O3-MINI نتائج رائعة تجعلها أقوى نموذج في هذا المجال.

توضح هذه المعايير المتنوعة أن O3-MINI ليس فقط في منطقة معزولة ، ولكن أيضًا في مجموعة متنوعة من السيناريوهات الحقيقية والمطالبة.

9: ما هو الدور الذي تلعبه وظيفة البحث الجديدة في Openaai O3-Mini وكيف تعمل على تحسين جودة الإجابة؟

يعد دمج وظيفة البحث في Openai O3-Mini تقدمًا مهمًا يحسن بشكل كبير من جودة وموضوع الإجابات التي تم إنشاؤها:

1. الموضوعية ومعلومات المصدر

• من خلال الارتباط بوظيفة البحث ، يمكن لـ O3-Mini استدعاء المعلومات الحالية ودمجها في الإجابة. يعد هذا مفيدًا بشكل خاص عندما يتعلق الأمر بتوفير المعلومات الناقدة أو المتغيرة بسرعة.
  - تتيح وظيفة البحث أيضًا ربط المصادر ذات الصلة. هذا يزيد من قابلية التتبع ومصداقية الإجابات ، حيث يمكن للمستخدم الوصول إلى مصدر المنشأ مباشرة.

2. السياق الممتد

• بالاقتران مع نموذج التفكير القوي ، تساعد وظيفة البحث على التقاط السياق بشكل أفضل وتوفير المزيد من الإجابات التي تم تأسيسها جيدًا. في حالة الطلبات المعقدة أو الموضوعية ، حيث تكون المعرفة التفصيلية مطلوبة ، تساهم هذه الوظيفة بشكل كبير في تحسين جودة الاستجابة.

3. مرحلة النموذج الأولي

• من المهم أن نذكر أن هذه الوظيفة لا تزال في مرحلة النموذج الأولي المبكرة. يعمل Openai على دمج وظيفة البحث في جميع نماذج التفكير من أجل تحقيق نتائج أكثر اتساقًا. ومع ذلك ، فقد أظهرت الاختبارات الأولى بالفعل أن مزيج وظيفة البحث وقدرات القارئ التقدمي للنموذج هي قيمة مضافة حقيقية.

من خلال دمج وظيفة البحث ، لا يصبح النظام ذكيًا فحسب ، بل يصبح أيضًا أكثر شفافية ومفهومة ، وهو ذو أهمية كبيرة للعديد من التطبيقات المهنية.

10: ماذا يعني إدخال Openaai O3-Mini لمستقبل تنمية الذكاء الاصطناعي وأي الرؤية تتبع Openai معها

يمثل إدخال Openaai O3-Mini علامة فارقة في التطوير المستمر لأنظمة الذكاء الاصطناعى المتقدمة. هناك العديد من الجوانب المركزية التي تؤكد على أهمية هذا التحديث:

1. كفاءة التكلفة وسهولة الوصول على نطاق واسع

• مع O3-MINI ، يظهر أنه من الممكن تطوير تقنيات AI قوية وفعالة من حيث التكلفة وقابلة للتطوير. هذا يقلل من حواجز الدخول للشركات الأصغر والمطورين المستقلين ، والتي تم حتى الآن من استخدام هذه التقنيات بسبب ارتفاع التكاليف.
• يدعم توفر النموذج للمستخدمين المجانيين وواجهات API المختلفة رؤية جعل ذكاء الذكاء الاصطناعي عالي الجودة متاحًا لقاعدة مستخدم واسعة.

2. التخصص في مهام STEM

• مع O3-MINI ، يركز Openai على التركيز الواضح على التطبيقات الفنية والعلمية. هذا يعكس الحاجة المتزايدة لتطوير أنظمة الذكاء الاصطناعى التي توفر نتائج دقيقة وسريعة في مجالات متخصصة للغاية مثل الرياضيات والعلوم الطبيعية والبرمجة.
• يمهد هذا التخصص الطريق للتطبيقات المستقبلية في التعليم والبحث والصناعات التقنية ، والتي تكون فيها الدقة وأوقات الاستجابة السريعة ذات أهمية حاسمة.

3. المرونة والود المطور

• إن إمكانية التحكم في جدار الشراء ، وكذلك دعم استدعاء الوظائف والإصدارات المنظمة والبث يجعل O3-Mini أداة مرنة للغاية. يمكن للمطورين تكييف النموذج على وجه التحديد مع متطلباتهم المحددة ، مما يسهل التكامل في الأنظمة الحالية والتطبيقات الجديدة.
• بسبب التوسع المستمر للوظائف ، مثل ب. وظيفة البحث ، يتم تحسين النموذج وتكييفه مع احتياجات المستخدمين.

4. الأمن والمسؤولية الذكاء الاصطناعي

• التركيز الآخر على زيادة سلامة وقوة النموذج. تضمن تقنيات المحاذاة التداولية وتصنيفات السلامة الواسعة أن O3-MINI تعمل بشكل موثوق في التطبيقات الحرجة.
• تعتبر هذه الجوانب الأمنية عنصرًا رئيسيًا في الرؤية طويلة الأجل لـ Openai لتطوير أنظمة الذكاء الاصطناعى الجديرة بالثقة والآمنة التي يمكن استخدامها أخلاقيا ومسؤولية.

5. الرأي المستقبلي ومزيد من التطوير

• مع إدخال O3-Mini ، يؤكد Openaai مهمته لتطوير تقنيات الذكاء الاصطناعي المبتكرة وجعلها في متناولها. يشير التطوير المزيد من النماذج وتكامل وظائف جديدة مثل وظيفة البحث إلى مستقبل يتم فيه دمج الذكاء الاصطناعى أكثر في التطبيقات اليومية والمجالات المهنية.
• على المدى الطويل ، يخطط Openai لإحداث المزيد من التقدم في تطوير الذكاء الاصطناعي الذي يزيد من الأداء والكفاءة فحسب ، بل أيضًا السلامة وسهولة الاستخدام.

تؤكد هذه الرؤية على الادعاء بأن أنظمة الذكاء الاصطناعى في المستقبل لا ينبغي أن تكون فعالة فحسب ، بل هي أيضًا هدف مستدام وأمان وواسع النطاق ، وهو خطوة مهمة في هذا الاتجاه مع O3-Mini.

ما هي المزايا العملية للمطورين من خلال الوظائف الجديدة لـ Openai O3-Mini؟

من نواح كثيرة ، يستفيد المطورون من الوظائف والتحسينات الجديدة التي يقدمها O3-Mini:

1. دعم واجهة برمجة التطبيقات الموسعة

• يتيح توفر O3-MINI عبر العديد من واجهات API (مجمعات الدردشة والمساعدين والدفعة) التكامل السلس في مجموعة واسعة من التطبيقات. يمكن للمطورين دمج النموذج بمرونة في أنظمتهم الحالية وبالتالي استخدامه لأغراض مختلفة.

2. سيطرة دنيكورزواند المرنة

• مع إمكانية التحكم في جدار الشراء (منخفض ، متوسط ​​، مرتفع) ، يمكن للمطورين تكييف قوة النموذج تمامًا مع متطلباتهم المحددة. هذا مفيد بشكل خاص إذا كان عليك أن تزن بين الإجابات السريعة والتحليلات الأعمق والأكثر دقة.

3. دعم الوظائف الخاصة بالتطوير

• يوفر تكامل وظائف مثل استدعاء الوظائف والنفقات المنظمة وأخبار المطور للمطورين أداة قوية لتنفيذ إجابات وإجراءات مصممة خصيصًا. هذا يقلل من الجهود في معالجة ما بعد الإجابات ويزيد من الكفاءة في عملية التطوير.

4. الدعم الدفق

• تضمن قدرة النموذج على دعم التدفق تجربة مستخدم أكثر مرونة في التطبيقات التي يجب معالجة تدفقات البيانات المستمرة. هذا ذو ميزة كبيرة ، على سبيل المثال ، في chatbots أو تحليلات الوقت الحقيقي.

5. زيادة معايير الأمن

• بفضل وظائف السلامة القوية وتقنيات المحاذاة التداولية ، يمكن للمطورين استخدام النموذج في المجالات الحساسة أو الأمنية الحرجة دون الاضطرار إلى المخاطر المفرطة.

6. أوقات استجابة أسرع

• مع متوسط ​​أوقات الاستجابة من 7.7 ثانية مقارنة مع 10.16 ثانية السابقة ، يوفر O3-Mini ميزة سرعة ملحوظة. هذا ليس مهمًا فقط لتطبيقات الوقت الحقيقي ، ولكن أيضًا يحسن تجربة المستخدم العام.

7. تحسين الأداء في المهام الفنية

• بالنسبة للمطورين الذين يعملون في مجالات البرمجة أو حل المشكلات الرياضية أو الحسابات العلمية ، فإن تحسين الأداء لـ O3-MINI يعني دعمًا موثوقًا في تنفيذ المهام المعقدة. تؤدي الدقة والكفاءة المتزايدة إلى انخفاض كبير في الأخطاء الخطيرة ، والتي تتمتع بميزة كبيرة ، وخاصة في البيئات المهنية.

تسهل هذه المزايا العملية عملية التطوير ، وتقليل جهود التنفيذ وزيادة كفاءة التطبيقات التي تعتمد على استخدام نماذج الذكاء الاصطناعى الحديثة.

ما هي الاختلافات بين Openaai O3-Mini و Openai O3-Mini High؟

Openai O3-Mini و Openaai O3-Mini High هما نوعان من النموذج الجديد الذي يغطي متطلبات مختلفة:

1. O3-MINI

• تم دمج هذا المتغير في ChatGPT افتراضيًا ويتم تشغيله بجدار شراء متوسطة الحجم. إنه يوفر توازنًا متوازنًا بين السرعة والدقة ، وهو ما يكفي لمعظم التطبيقات.
• تعد O3-MINI مثيرة للاهتمام بشكل خاص للمستخدمين الذين يبحثون عن حل سريع وفعال من حيث التكلفة للمهام في مجالات البرمجة والعلوم والمعرفة العامة.

2. O3-MINI عالية

• يهدف هذا المتغير إلى دفع مستخدمي Pro الذين يحتاجون إلى تحليل أكثر ذكاءً وأعمق. في O3-Mini High ، يتم تشغيل جدار شراء أعلى ، والذي يمكن أن يؤدي إلى أوقات استجابة أطول إلى حد ما ، ولكنها توفر نتائج أكثر دقة وتفصيلًا.
• يعد O3-Mini High هو الخيار المثالي ، خاصة بالنسبة للمهام الصعبة التي يحسب فيها كل الظل. إنه يوفر أداءً محسّنًا في معالجة المشكلات المعقدة ، مما يجعلها أداة مهمة للتطبيقات المهنية.

من خلال توفير كل من المتغيرات ، يمكن للمستخدمين والمطورين تحديد الإصدار الأكثر ملاءمة لتطبيقهم المحدد بشكل مرن.

كيف يؤثر حد الأخبار الجديدة على استخدام chatgpt؟

مع إدخال Openai O3-Mini ، يتم توسيع حد الأخبار لمستخدمي Plus ومستخدمي الفريق بشكل كبير:

زيادة حدود الأخبار

• على الرغم من أن الحد الأقصى للأخبار في O1-Mini كان يقتصر على 50 رسالة يوميًا ، إلا أن هذا الحد يرتفع إلى 150 رسالة يوميًا في O3-Mini. هذه الزيادة تعني أنه يمكن للمستخدمين التفاعل مع النموذج بشكل متكرر وأكثر كثافة دون الوصول بسرعة إلى الحد الأقصى.

تحسين التفاعل

• للمطورين والمستخدمين النهائيين الذين يعملون في سيناريوهات الاتصال المكثف ، يوفر هذا الحد من الأخبار الموسع قيمة مضافة كبيرة. إنه يمكّن الاستخدام المستمر وغير المنقط من الذكاء الاصطناعى ، وهو مفيد بشكل خاص في البيئات الإنتاجية أو للمشاريع الواسعة.

زيادة المرونة

• يساعد حد الأخبار الأعلى للمستخدمين على أن يكونوا قادرين على التعامل مع إمكانيات الذكاء الاصطناعي التجريبي والإبداعي دون الشعور بالإرهاق بسرعة كبيرة أو الضغط على الوقت. هذا يعزز تطوير وتنفيذ الأفكار المبتكرة.

يوضح هذا التغيير أن Openaai لا يحسن المهارات التقنية فحسب ، بل يعمل أيضًا على تحسين قابلية الاستخدام العملية والاستخدام اليومي لمنظمة العفو الدولية.

كيف كان أداء Openaai O3-Mini في الاختبارات العملية؟

تم توثيق أداء Openai O3-Mini في عدد من الاختبارات العملية ومقارنات A/B:

1. مراجعات الخبراء

• في اختبارات الخبراء ، وجد أن O3-MINI كان مفضلاً في حوالي 56 ٪ من حالات المختبرات إلى O1-MINI. خاصة مع الأسئلة الحقيقية المعقدة ، انخفض عدد الأخطاء الخطيرة بنسبة 39 ٪ ، وهو أمر تحسن كبير في جودة وموثوقية الإجابات.

2. مقارنات السرعة

• أظهرت سلسلة اختبار A/B أن O3-MINI أسرع بنسبة 24 ٪ من O1-MINI. يعد وقت الاستجابة المختصرة هذا ، من 10.16 ثانية إلى 7.7 ثانية ، مهمًا بشكل خاص لتطبيقات الوقت الحقيقي ويزيد من رضا المستخدم بشكل كبير.

3. الاختبارات القياسية

• في الاختبارات الموحدة مثل AIME و GPQA وفي البرامج التنافسية (Codeforces) ، تمكنت O3-MINI من إظهار أدائها المتفوق. اعتمادًا على جدار الشراء ، يختلف الأداء ، حيث يتم تحقيق نتائج أفضل بشكل ملحوظ عندما كان جدار الشراء مرتفعًا مما كان عليه الحال مع النماذج السابقة.

تؤكد هذه الاختبارات العملية على أن O3-MINI ليس لديها مستوى عال من الأداء من الناحية النظرية ، ولكن أيضًا في الاستخدام الحقيقي.

15: ما هو الدور الذي تلعبه أوقات الكمون المخفضة عند استخدام Openai O3-Mini؟

أوقات الكمون المنخفضة لـ Openai O3-Mini لها العديد من الآثار الإيجابية:

1. تفاعل أسرع

• تضمن أوقات الاستجابة الأقصر تجربة مستخدم أكثر سلاسة ، وخاصة في تطبيقات الوقت الحقيقية مثل chatbots أو أنظمة المساعدة التفاعلية أو سيناريوهات أخرى تكون فيها ردود الفعل السريعة حاسمة.

2. كفاءة أعلى

• يستفيد المطورون من أوقات الكمون المنخفضة ، لأن هذا يحسن تفاعل تطبيقاتهم ويزيد من الأداء الكلي للأنظمة. هذا مهم بشكل خاص في بيئات الإنتاج ، حيث يمكن أن يكون للتأخيرات آثار سلبية.

3. تحسين قابلية التوسع

• يساعد انخفاض الكمون أيضًا على جعل التطبيقات أكثر قابلية للتطوير. يمكّن ذلك الشركات من معالجة المزيد من الاستفسارات في وقت أقصر وبالتالي زيادة مستوى الخدمة.

وبالتالي فإن انخفاض أوقات الكمون هو عامل أساسي يساهم في تحسين كفاءة التطبيقات وسهولة الاستخدام على أساس Openaai O3-MINI.

ما هي الخيارات التي تقدمها Openai O3-Mini للتطورات والامتدادات المستقبلية؟

تم تصميم Openai O3-Mini بطريقة يمكن أن تكون بمثابة أساس للتطورات والامتدادات المستقبلية:

1. الامتدادات المعيارية

• بفضل دعم وظائف المطور مثل استدعاء الوظائف والإصدارات المنظمة أو الوحدات المستقبلية أو الوظائف الإضافية يمكن دمجها بسهولة. وهذا يتيح التحسين المستمر والتكيف مع المتطلبات الجديدة.

2. تكامل مصادر البيانات الإضافية

• توضح مرحلة النموذج الأولي الحالي لوظيفة البحث أن Openai يعمل على دمج مصادر المعلومات الخارجية بسلاسة في النموذج. في المستقبل ، يمكن إضافة مصادر البيانات الإضافية والمعلومات في الوقت الفعلي لجعل الإجابات أكثر حداثة وأكثر صلة.

3. التكيف مع تطبيقات محددة

• مع التحكم المرن في جدار الشراء ، يمكن تصميم التطبيقات المستقبلية أكثر لاحتياجات الصناعات المحددة أو مجالات المسؤولية. هذا يجعل النموذج نقطة انطلاق مثالية لحلول الذكاء الاصطناعى المصممة خصيصًا.

4. تحسين آليات الأمن

• يضمن التطوير الإضافي المستمر لوظائف الأمن وتقنيات المحاذاة التداولية أن تصبح الإصدارات المستقبلية من O3-MINI أكثر قوة وأكثر أمانًا. هذا مهم بشكل خاص لأن استخدام الذكاء الاصطناعي يتزايد بشكل مطرد في المناطق الحساسة.

5. التطبيقات متعددة التخصصات

• من خلال الجمع بين التفكير القوي والوظائف الموسعة ، يمكن توسيع التطبيقات متعددة التخصصات - على سبيل المثال في الواجهة بين العلوم والتكنولوجيا وتطوير البرمجيات -. هذا يفتح وجهات نظر جديدة في البحوث والتنمية الصناعية.

هذه الخيارات تجعل O3-Mini منصة مقاومة في المستقبل يمكن توسيعها وتحسينها بشكل مستمر.

ما هي ردود الفعل التي كانت هناك من الخبراء والمختبرين حول النموذج الجديد؟

تعتبر ردود الفعل من الخبراء والمختبرين على النموذج الجديد Openai O3-Mini إيجابية وتؤكد التحسينات العديدة:

1. دقة ووضوح الإجابات

• ذكرت المختبرين أن O3-MINI يوفر إجابات أكثر دقة وأكثر وضوحًا من سابقتها. هذا مهم بشكل خاص في الأسئلة المعقدة في مجال STEM ، حيث تعتبر الصياغة الدقيقة وسلاسل الحجج المفهومة ضرورية.

2. تحسين القدرة على التفكير

• وجد الخبراء أن O3-MINI لديه قدرة على التفكير أقوى. في اختبارات المنافسة والقياس ، كما هو الحال مع AIME 2024 و GPQA Diamond ، كان الأداء المتفوق للنموذج يمكن التعرف عليه بوضوح.

3. الحد من الأخطاء الخطيرة

• في حالات الاستخدام الحقيقي ، تم تحديد انخفاض كبير في الأخطاء الخطيرة بنسبة 39 ٪ ، مما يؤكد موثوقية ونموذج النموذج.

4. السرعة والكفاءة

• يُنظر إلى السرعة المتزايدة ، التي تنعكس في أوقات الاستجابة المختصرة ، على أنها ميزة كبيرة من قبل المستخدمين ، لأنها تساهم بشكل مباشر في تجربة مستخدم أفضل وكفاءة أعلى في تطبيقات الوقت الحقيقي.

تؤكد هذه التعليقات أن Openaai O3-MINI هو تقدم كبير مقارنة بالنماذج السابقة في الممارسة العملية في كل من الأداء وسهولة الاستخدام.

كيف يدعم Openai O3-Mini تكامل الأنظمة والتطبيقات الحالية؟

أصبح دمج Openai O3-Mini في الأنظمة والتطبيقات الحالية أسهل من خلال العديد من التحسينات الفنية والوظيفية:

1. تكامل API

• يتوفر النموذج عبر العديد من واجهات API (إكمال الدردشة والمساعدين والدفعة). يمكّن ذلك المطورين من دمج O3-MINI بسهولة في أنظمتهم الحالية واستخدامها بمرونة.

2. الدعم البث

• يضمن دعم التدفق أنه يمكن إنشاء الإجابات بشكل مستمر وفي الوقت الفعلي. هذا مفيد بشكل خاص للتطبيقات التي تتطلب اتصالًا مستمرًا مع المستخدم ، مثل chatbots أو المساعدين التفاعليين.

3. النفقات المنظمة

• بفضل دعم الإصدارات المهيكلة ومكالمات الوظائف ، يمكن للمطورين معالجة إجابات O3-MINI مباشرة في تطبيقاتهم ، دون خطوات تحويل إضافية. هذا يحسن الكفاءة ويقلل من جهود التنفيذ.

4. خيارات التكوين المرنة

• مع إمكانية التحكم في جدار الشراء ، يمكن للمطورين تكييف سلوك النموذج مع المتطلبات المحددة لتطبيقاتهم. هذا يسهل الاندماج في مجموعة واسعة من التطبيقات ، من الكلمات السريعة السريعة إلى المهام التحليلية المعقدة.

هذه الخصائص تجعل O3-MINI لبنة بناء مثالية لمزيد من تطوير الأنظمة الحالية وتطوير تطبيقات جديدة ومبتكرة.

ما هي الآثار التي تحدثها التحديث على القدرة التنافسية لتطبيقات الذكاء الاصطناعي في المجالات الفنية؟

إن التحديث إلى Openai O3-Mini له آثار بعيدة المدى على القدرة التنافسية لتطبيقات الذكاء الاصطناعي ، وخاصة في المجالات الفنية والعلمية:

1. تحسين الدقة والأداء

• نظرًا لزيادة الأداء وزيادة الدقة في مجالات الرياضيات والعلوم والبرمجة ، يصبح O3-Mini أداة لا غنى عنها للتطبيقات الفنية. يمكن للشركات ومعاهد البحث أن تخلق ميزة تنافسية من خلال حل المشكلات المعقدة بشكل أسرع وأكثر دقة.

2. انخفاض التكاليف وانخفاض الكمون

• تتيح كفاءة التكلفة وانخفاض زمن الوصول لـ O3-Mini استخدام الحلول المستندة إلى الذكاء الاصطناعي بشكل أوسع وفعالية. هذا يقلل من جهد الموارد ويجعل استخدام الذكاء الاصطناعى المتقدم جذاب للشركات الأصغر والشركات الناشئة.

3. المرونة في التطبيق

• مع إمكانية الاختيار بين مختلف DeskauspFestions ، يمكن للتطبيقات أن تتفاعل ديناميكيًا مع المتطلبات المتاحة. هذا يزيد من الاستخدامات المحتملة للذكاء الاصطناعى ويعزز القوة المبتكرة في المناطق التي تكون فيها السرعة والدقة حاسمة بنفس القدر.

4. زيادة الأمن

• يمكن أن تستخدم آليات الأمن المحسنة التطبيقات الهامة ، وخاصة في المناطق ذات الصلة بالسلامة ، والمزيد من الثقة في تقنيات الذكاء الاصطناعي. هذا بالإضافة إلى ذلك يعزز القدرة التنافسية للشركات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي.

تسهم هذه العوامل معًا في حقيقة أن تطبيقات الذكاء الاصطناعى في المناطق التقنية تصبح أكثر قوة ، ولكن أيضًا أكثر اقتصادا وأمانًا بفضل O3-Mini.

ما هي الاتجاهات طويلة الأجل في تطوير الذكاء الاصطناعي يمكن الاعتراف بها من خلال إدخال Openaai O3-Mini؟

يعكس إدخال Openaai O3-Mini عدة اتجاهات طويلة الأجل في تطوير الذكاء الاصطناعي:

1. التركيز على النماذج المتخصصة

• يمكن ملاحظة أن نماذج الذكاء الاصطناعى موجهة بشكل متزايد نحو مناطق معينة من التطبيق (مثل STEM) من أجل تحقيق دقة وأداء أعلى في هذه المجالات. يعد O3-MINI مثالًا ممتازًا على كيفية تطوير النماذج المتخصصة من أجل حل المهام المستهدفة الصعبة في العلوم والتكنولوجيا.

2. كفاءة التكلفة وقابلية التوسع

• الاتجاه المركزي هو تطوير أنظمة الذكاء الاصطناعى التي ليست قوية فحسب ، بل هي أيضًا فعالة من حيث التكلفة. وهذا يتيح الاستخدام الواسع للتكنولوجيا ، وأيضًا في المناطق التي تم فيها استخدام الأنظمة باهظة الثمن فقط. يحدد O3-MINI معايير جديدة من حيث الكفاءة والكمون المنخفض.

3. زيادة تكامل وظائف المطور

• مع وظائف مثل استدعاء الوظائف ، والنفقات المنظمة والتدفق ، يتم التركيز بشكل متزايد على تكامل الذكاء الاصطناعى في التطوير اليومي. وهذا يدعم التكامل السلس في الأنظمة الحالية ويعزز التطبيقات المبتكرة.

4.

• يعد التطوير المستمر للتدابير الأمنية وتقنيات المحاذاة اتجاهًا طويل الأجل آخر. لا ينبغي أن تكون أنظمة الذكاء الاصطناعى المستقبلية فعالة فحسب ، بل هي أيضًا آمنة ومبررة أخلاقياً. يوضح O3-Mini أن التقدم في هذه المجالات يجري بالفعل تنفيذها.

5. إمكانية الوصول الموسعة

• أصبح إضفاء الطابع الديمقراطي على الذكاء الاصطناعي ، أي الوصول إلى المستخدمين الأحرار والمؤسسات الأصغر ، ذا أهمية متزايدة. تؤكد إمكانية استخدام نموذج التفكير المتقدم مثل O3-MINI في الخطة الحرة على هذا الاتجاه ويفتح الطريق لقبول أوسع لتكنولوجيات الذكاء الاصطناعي.

تشير هذه الاتجاهات إلى مستقبل لا تنضج فيه نماذج الذكاء الاصطناعي تقنيًا فحسب ، بل يمكن أيضًا الوصول إليها وآمنة ومتخصصة في متطلبات عالم العمل الحديث.

—

"الخطوة التالية في الذكاء الاصطناعى: لماذا مطوري ومستخدمي O3-Mini متحمسون

يمثل Openai O3-Mini و O3-Mini High خطوة مهمة في تطور نماذج الذكاء الاصطناعي. من خلال الجمع بين الأداء العالي ، وخفض الكمون ، والتشغيل الفعال من حيث التكلفة والوظائف الممتدة مثل تكامل البحث ، يصبح O3-MINI أداة لا غنى عنها في مجالات STEM والبرمجة وتطوير البرمجيات وتبادل المعرفة العامة. يستفيد المطورون والمستخدمون النهائيون بالتساوي من آليات الأمان المحسنة ، والمرونة في التحكم في جدار الشراء والتوافر الأوسع نطاقًا من خلال chatt أو واجهات API المختلفة أو الخطة الحرة.

إن إدخال هذا النموذج ليس مجرد تقدم فني ، ولكن أيضًا خطوة نحو مستقبل أكثر سهولة وأكثر تخصصًا وأكثر أمانًا. يشير التطوير المزيد من التطوير وتكامل وظائف جديدة إلى أن Openaai سيواصل العمل في السنوات القادمة لزيادة أداء نماذجها وقابليتها للتطبيق.

سواء في البحث ، أو في التعليم أو في الصناعة-Openai O3-Mini ، فإن بداية حقبة جديدة هي بداية حقبة جديدة تقوم فيها تقنيات الذكاء الاصطناعى التقدمية بتحويل الحياة اليومية وعالم العمل بشكل مستدام.

مناسب ل:

• نسخة قصيرة مما سيأتي: نموذج الذكاء الاصطناعي الجديد من OpenAi "o3 mini" - سيتم نشره في الأسابيع المقبلة
• هل هذا هو الذكاء الاصطناعي "الجديد" لشركة OpenAI "o3 mini" - إشارة البداية لعصر جديد للذكاء الاصطناعي في نهاية يناير 2025؟

☑️ لغة العمل لدينا هي الإنجليزية أو الألمانية

☑️ جديد: المراسلات بلغتك الوطنية!

كونراد ولفنشتاين

سأكون سعيدًا بخدمتك وفريقي كمستشار شخصي.

يمكنك الاتصال بي عن طريق ملء نموذج الاتصال أو ببساطة اتصل بي على +49 89 89 674 804 (ميونخ) . عنوان بريدي الإلكتروني هو: ولفنشتاين ∂ xpert.digital

إنني أتطلع إلى مشروعنا المشترك.

☑️ دعم الشركات الصغيرة والمتوسطة في الإستراتيجية والاستشارات والتخطيط والتنفيذ

☑️ إنشاء أو إعادة تنظيم الإستراتيجية الرقمية والرقمنة

☑️ توسيع عمليات البيع الدولية وتحسينها

☑️ منصات التداول العالمية والرقمية B2B

☑️ رائدة تطوير الأعمال / التسويق / العلاقات العامة / المعارض التجارية