Ring-1T-FP8: دمج نماذج الذكاء الاصطناعي ذات تريليون معامل في أتمتة سير العمل

⏱️ وقت القراءة المتوقع: 12 دقيقة

المقدمة: فجر ذكاء سير العمل بتريليون معامل

وصلت أتمتة سير العمل المدعومة بالذكاء الاصطناعي إلى علامة فارقة حاسمة مع الإصدار مفتوح المصدر لـ Ring-1T-FP8، نموذج التفكير بتريليون معامل الذي طورته inclusionAI. يمثل هذا النموذج الرائد قفزة نوعية في دمج قدرات الاستدلال العميق في أنظمة سير العمل الآلية، مما يمكّن المؤسسات من التعامل مع مهام اتخاذ القرارات المعقدة التي كانت تتطلب سابقاً خبرة بشرية واسعة.

يتبنى Ring-1T بنية Ling 2.0 مع تريليون معامل إجمالي و 50 مليار معامل مُفعّل (تصميم MoE)، وداعماً لنوافذ سياق تصل إلى 128 ألف رمز. ما يميز Ring-1T في مجال أتمتة سير العمل هو قدرته على إجراء الاستدلال المنطقي متعدد الخطوات وحل المسائل الرياضية وتوليد الأكواد البرمجية—جميعها مكونات حاسمة لبناء أنظمة سير عمل ذكية وقابلة للتكيف.

في هذا المقال، سنستكشف كيف يمكن دمج Ring-1T-FP8 بسلاسة في منصات أتمتة سير العمل الحديثة، مع الاستفادة من قدراته الفريدة من خلال أطر عمل مثل AWorld (تنسيق الوكلاء المتعددين)، و SGLang (النشر الفعّال)، و ASystem (التعلم التعزيزي على نطاق واسع).

فهم Ring-1T-FP8: البنية والميزات الرئيسية

1. بنية MoE بمقياس تريليون

يستخدم Ring-1T بنية Mixture-of-Experts (MoE) التي تُفعّل فقط مجموعة فرعية من المعاملات لكل طلب استدلال. يوفر هذا التصميم ميزتين حاسمتين لأتمتة سير العمل:

الكفاءة: بدلاً من تفعيل تريليون معامل بالكامل، يوجه النموذج الطلبات ديناميكياً إلى وحدات الخبراء ذات الصلة (50 مليار معامل نشط)، مما يقلل من العبء الحسابي مع الحفاظ على أداء عالٍ.

قابلية التوسع: تسمح بنية MoE بالتوسع الأفقي عبر عقد متعددة، مما يجعل نشر نماذج تريليون معامل ممكناً في بيئات الإنتاج دون الحاجة إلى بنية تحتية ضخمة للحوسبة الفائقة.

تحليل بنية النموذج:

• إجمالي المعاملات: تريليون (1T)
• المعاملات النشطة لكل طلب: 50 مليار (50B)
• نافذة السياق: 64 ألف رمز (قابلة للتوسع إلى 128 ألف عبر YaRN)
• التكميم: صيغة FP8 لبصمة ذاكرة محسّنة
• استقرار التدريب: خوارزمية Icepop للتدريب المتسق في التعلم التعزيزي

2. قدرات الاستدلال العميق

يُظهر Ring-1T أداءً استثنائياً عبر مجالات استدلال متعددة حاسمة لأتمتة سير العمل:

الاستدلال الرياضي: حقق مستوى الميدالية الفضية في IMO 2025 (أولمبياد الرياضيات الدولي)، حيث حل 4 من أصل 6 مسائل في محاولة واحدة. تمكّن هذه القدرة من التحقق الآلي للمنطق التجاري المعقد والحسابات المالية.

توليد الأكواد البرمجية: يتفوق في معايير LiveCodeBench و CodeForces، مما يجعله مثالياً لتوليف الأكواد الآلي وإنشاء البنية التحتية كأكواد وإنشاء سكريبتات سير العمل.

الاستنتاج المنطقي: أداء قوي على ARC-AGI-1 (مجموعة الاستدلال المجرد) يمكّن النموذج من التعامل مع أشجار القرارات متعددة الخطوات وتفرع سير العمل الشرطي.

فهم السياق الطويل: مع نافذة سياق 128 ألف رمز، يمكن لـ Ring-1T معالجة قواعد أكواد كاملة ووثائق واسعة وسجلات سير عمل متعددة المراحل لاتخاذ قرارات مستنيرة.

3. تكميم FP8 للنشر الإنتاجي

تقدم نسخة FP8 (النقطة العائمة 8 بت) من Ring-1T مزايا نشر كبيرة:

• تقليل بصمة الذاكرة: يقلل تكميم FP8 من حجم النموذج بحوالي 50% مقارنة بـ BF16، مما يتيح النشر على تكوينات أجهزة أكثر كفاءة من حيث التكلفة.
• سرعة الاستدلال: تسرّع الحسابات الحسابية منخفضة الدقة العمليات المصفوفية، مما يحسن الإنتاجية لقرارات سير العمل في الوقت الفعلي.
• الحفاظ على الجودة: يحافظ FP8 على أداء مطابق تقريباً لنماذج الدقة الكاملة في معظم مهام الاستدلال، كما تم التحقق منه من خلال الاختبارات المكثفة لـ inclusionAI.

دمج Ring-1T في أنظمة أتمتة سير العمل

1. AWorld: تنسيق سير العمل متعدد الوكلاء

يوفر إطار AWorld من inclusionAI أساساً قوياً لبناء أنظمة سير عمل متعددة الوكلاء مدعومة بـ Ring-1T. يمكّن الإطار من:

تخصص الوكلاء: يمكن تكوين وكلاء مختلفين بمحفزات نظام محددة ومجالات خبرة (مثل وكيل توليد الأكواد، وكيل تحليل البيانات، وكيل اتخاذ القرارات)، جميعها مدعومة بنفس الواجهة الخلفية لـ Ring-1T.

حل المشكلات التعاوني: يمكن للوكلاء التواصل وتفويض المهام وتحسين الحلول بشكل تكراري—محاكياً ديناميكيات الفريق البشري في سير العمل الآلي.

تعريف سير العمل باللغة الطبيعية: بدلاً من لغات خاصة بالمجال الصارمة، يمكن تعريف سير العمل وتعديله باستخدام تعليمات اللغة الطبيعية، والتي يفسرها Ring-1T وينفذها.

مثال: حل مسائل IMO الآلي

أثبتت inclusionAI قدرات AWorld من خلال دمج Ring-1T لحل مسائل IMO 2025 باستخدام الاستدلال باللغة الطبيعية البحتة:

# كود وهمي لسير عمل AWorld + Ring-1T
workflow = AWorld(model="ring-1t-fp8")

# تعريف الوكلاء المتخصصين
solver_agent = workflow.create_agent(
    role="mathematical_problem_solver",
    capabilities=["algebraic_reasoning", "geometric_proofs"]
)

verifier_agent = workflow.create_agent(
    role="solution_verifier",
    capabilities=["logical_consistency_check", "edge_case_testing"]
)

# تنفيذ سير العمل متعدد الوكلاء
problem = "IMO 2025 Problem 5: [بيان المسألة]"
solution = solver_agent.solve(problem, max_attempts=3)
verification = verifier_agent.verify(solution)

if verification.is_valid:
    return solution
else:
    return solver_agent.refine(solution, feedback=verification.issues)

حل هذا النهج المسائل 1 و3 و4 و5 في محاولات منفردة، مما يُظهر جدوى أنظمة الوكلاء المتعددة المدعومة بـ LLM لسير عمل الاستدلال المعقد.

2. تكامل سير العمل القائم على API

يمكن دمج Ring-1T في منصات أتمتة سير العمل الموجودة عبر واجهات برمجة تطبيقات متوافقة مع OpenAI من خلال ZenMux:

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://zenmux.ai/api/v1",
    api_key="<your_ZENMUX_API_KEY>"
)

def automated_code_review(pull_request_diff):
    """
    خطوة سير العمل: مراجعة الأكواد الآلية باستخدام Ring-1T
    """
    completion = client.chat.completions.create(
        model="inclusionai/ring-1t",
        messages=[
            {
                "role": "system",
                "content": """أنت مراجع أكواد خبير. قم بتحليل 
                Git diff المُقدم بحثاً عن الأخطاء المحتملة والثغرات الأمنية 
                ومشكلات جودة الكود. قدم ملاحظات قابلة للتنفيذ."""
            },
            {
                "role": "user",
                "content": f"راجع طلب السحب هذا:\n\n{pull_request_diff}"
            }
        ],
        max_tokens=4096
    )
    
    return completion.choices[0].message.content

# التكامل مع سير عمل CI/CD (مثل GitHub Actions)
pr_diff = get_pr_diff(pr_number=123)
review_feedback = automated_code_review(pr_diff)
post_comment_to_pr(pr_number=123, comment=review_feedback)

يتيح هذا النمط التكامل السلس مع سلاسل أدوات DevOps الموجودة، وخطوط أنابيب CI/CD، ومنصات تنسيق سير العمل مثل Airflow و Prefect و Temporal.

3. النشر الذاتي الاستضافة مع SGLang

بالنسبة للمؤسسات التي تتطلب السيطرة الكاملة على نشر النموذج، يوفر SGLang (SGLang: التنفيذ الفعّال للغة التوليد المهيكلة) محرك استدلال محسّن لـ Ring-1T:

بنية النشر متعدد العقد

# العقدة الرئيسية (العقدة 0)
python -m sglang.launch_server \
  --model-path /models/ring-1t-fp8 \
  --tp-size 8 \
  --pp-size 4 \
  --dp-size 1 \
  --trust-remote-code \
  --dist-init-addr 192.168.1.100:29500 \
  --nnodes 4 \
  --node-rank 0

# عقدة العمل (العقدة 1)
python -m sglang.launch_server \
  --model-path /models/ring-1t-fp8 \
  --tp-size 8 \
  --pp-size 4 \
  --dp-size 1 \
  --trust-remote-code \
  --dist-init-addr 192.168.1.100:29500 \
  --nnodes 4 \
  --node-rank 1

# كرر للعقدة 2 والعقدة 3...

استراتيجية التوازي:

• التوازي الموتر (TP=8): توزيع طبقات النموذج عبر 8 وحدات GPU لكل عقدة
• التوازي الأنبوبي (PP=4): تقسيم عمق النموذج عبر 4 مراحل أنبوبية
• التوازي البيانات (DP=1): معالجة طلبات متعددة بالتوازي (يمكن زيادته لإنتاجية أعلى)

تكامل العميل

curl -s http://192.168.1.100:30000/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "auto",
    "messages": [
      {
        "role": "system",
        "content": "أنت خبير في أتمتة البنية التحتية."
      },
      {
        "role": "user",
        "content": "أنشئ ملف نشر Kubernetes لخدمة مايكروسيرفس قابلة للتوسع مع التوسيع التلقائي وفحوصات الصحة والتحديثات المتدرجة."
      }
    ],
    "max_tokens": 2048
  }'

يضمن هذا النهج الذاتي الاستضافة سيادة البيانات، ويقلل من تكاليف API لسير عمل عالي الحجم، ويوفر زمن انتقال أقل من 100 مللي ثانية للتطبيقات الداخلية.

ASystem: التعلم التعزيزي لتحسين سير العمل

أحد أكثر جوانب Ring-1T ابتكاراً هو ASystem، إطار التعلم التعزيزي الاحتكاري من inclusionAI الذي يمكّن من التحسين المستمر لسير العمل.

1. Icepop: استقرار التدريب طويل المدى في التعلم التعزيزي

تعاني خوارزميات التعلم التعزيزي التقليدية مثل GRPO (تحسين السياسة النسبية الجماعية) من اختلاف التدريب والاستدلال في بنيات MoE، خاصة أثناء توليد التسلسلات الطويلة. يعالج Icepop ذلك من خلال القطع الثنائي الاتجاه المُقنّع:

المشكلة: مع تقدم التدريب، يزداد الاختلاف بين بيئة التدريب (القسري من المعلم) والاستدلال (الانحدار الذاتي) بشكل أسي، مما يؤدي إلى انهيار النموذج.

الحل: يصحح Icepop انجراف التوزيع من خلال:

1. تتبع تباعد KL بين التدريب والاستدلال في كل خطوة
2. تطبيق إخفاء تكيفي للرموز ذات التباعد العالي
3. القطع الثنائي الاتجاه لمنع التوليد الهارب

النتائج: يحافظ Icepop على تباعد تدريب-استدلال مستقر حتى بعد تدريب ممتد (10 آلاف+ خطوة)، بينما ينهار GRPO بعد حوالي 2 آلاف خطوة.

2. ضبط دقيق خاص بسير العمل في التعلم التعزيزي

يمكن للمؤسسات الاستفادة من إطار AReaL مفتوح المصدر من ASystem لضبط Ring-1T بدقة لسير عمل خاص بالمجال:

# تدريب تعلم تعزيزي مفاهيمي لسير العمل
from areal import RLTrainer, WorkflowEnvironment

# تعريف بيئة سير العمل مع مكافآت قابلة للتحقق
env = WorkflowEnvironment(
    task_type="infrastructure_automation",
    reward_function=lambda output: verify_terraform_syntax(output) * 0.5 + 
                                     verify_best_practices(output) * 0.5
)

# تهيئة مدرب التعلم التعزيزي
trainer = RLTrainer(
    model="ring-1t-fp8",
    algorithm="icepop",
    environment=env,
    training_steps=5000
)

# التدريب على بيانات سير العمل الخاصة بالمجال
trainer.train(
    dataset="infrastructure_automation_examples.jsonl",
    validation_interval=500
)

# تصدير النموذج المُضبط بدقة
trainer.save_model("ring-1t-fp8-infra-optimized")

يتيح هذا النهج التحسين المستمر لنماذج أتمتة سير العمل بناءً على ملاحظات التنفيذ الفعلي، مما يخلق دورة فاضلة لتحسين الأداء.

3. نظام المكافآت المختلط للتحقق من سير العمل

يدمج ASystem صندوق رمل بدون خادم على نطاق واسع لتوليد مكافآت قابلة للتحقق:

القدرات:

• بدء تشغيل في ميلي ثانية: تنفيذ كود التحقق في غضون ميلي ثانية من التوليد
• دعم متعدد اللغات: التحقق من سير العمل في أكثر من 10 لغات برمجة (Python، JavaScript، Go، Terraform، إلخ.)
• إنتاجية 10K RPS: التعامل مع تدريب تعلم تعزيزي عالي الحجم مع التحقق المتوازي

مثال سير العمل:

1. النموذج يولد ملف Kubernetes
2. صندوق الرمل يتحقق من بناء جملة YAML
3. صندوق الرمل يطبق الملف على مجموعة اختبار مؤقتة
4. إشارة المكافأة بناءً على نجاح النشر + الامتثال لأفضل الممارسات
5. حلقة التغذية الراجعة تحدث سياسة النموذج

سيناريوهات أتمتة سير العمل في العالم الحقيقي

1. توفير البنية التحتية الآلي

حالة الاستخدام: إنشاء ونشر البنية التحتية السحابية بناءً على متطلبات اللغة الطبيعية.

مدخلات المستخدم: "أنشئ بيئة AWS جاهزة للإنتاج لـ Python Flask API 
مع التوسيع التلقائي وCloudFront CDN وقاعدة بيانات RDS PostgreSQL."

سير عمل Ring-1T:
1. إنشاء ملفات تكوين Terraform
2. التحقق من بناء الجملة وسياسات الأمان
3. تقدير التكاليف بناءً على التكوين
4. تنفيذ terraform plan وعرض التغييرات
5. عند الموافقة، نشر البنية التحتية
6. تكوين المراقبة والتنبيه

الفوائد:

• تقليل وقت إعداد البنية التحتية بنسبة 90%
• الالتزام المتسق بسياسات الأمان والامتثال
• بنية تحتية ذاتية التوثيق من خلال مواصفات اللغة الطبيعية

2. تحسين خط أنابيب CI/CD الذكي

حالة الاستخدام: تحسين خطوط أنابيب CI/CD ديناميكياً بناءً على خصائص المستودع والأداء التاريخي.

تحليل Ring-1T:
1. تحليل هيكل المستودع والتبعيات
2. مراجعة أوقات البناء السابقة وأنماط الفشل
3. إنشاء .github/workflows/ci.yml محسّن
4. تنفيذ تنفيذ الوظائف المتوازية حيثما أمكن
5. اقتراح استراتيجيات التخزين المؤقت للتبعيات
6. تكوين تنفيذ الاختبار الانتقائي بناءً على الملفات المتغيرة

النتائج:

• متوسط تقليل 40% في وقت تنفيذ خط الأنابيب
• تحسين تغطية الاختبار من خلال الاختيار الذكي
• الكشف الآلي عن الاختبارات غير المستقرة

3. تنسيق خط أنابيب البيانات متعدد المراحل

حالة الاستخدام: تصميم وإدارة خطوط أنابيب ETL المعقدة لسير عمل هندسة البيانات.

تعريف سير العمل (اللغة الطبيعية):
"استخرج بيانات المبيعات اليومية من PostgreSQL، وحوّلها باستخدام PySpark للتجميع 
حسب المنطقة وفئة المنتج، وحمّلها في مستودع بيانات Snowflake، وقم بتشغيل 
تحديثات لوحة معلومات BI النهائية. تعامل مع البيانات المتأخرة الوصول مع نافذة 
نظر للخلف مدتها 24 ساعة."

إجراءات Ring-1T:
1. إنشاء تعريف Airflow DAG أو Prefect flow
2. إنشاء استعلامات استخراج SQL بمنطق تزايدي
3. كتابة كود تحويل PySpark
4. تنفيذ فحوصات جودة البيانات
5. تكوين سياسات إعادة المحاولة والتنبيه
6. إنشاء لوحة معلومات مراقبة لصحة خط الأنابيب

المزايا:

• إنشاء نموذج أولي سريع لخطوط أنابيب البيانات (ساعات بدلاً من أيام)
• أفضل الممارسات المدمجة للتعامل مع الأخطاء والمراقبة
• التعديل السهل من خلال تحديثات اللغة الطبيعية

معايير الأداء والاعتبارات

أداء الاستدلال

بناءً على نشر SGLang مع تكميم FP8:

التكوين	الأجهزة	الإنتاجية	زمن الانتقال (P95)	التكلفة لكل مليون رمز
مجموعة 4 عقد	32x H100 GPU	120 رمز/ثانية	850 مللي ثانية	$2.50
مجموعة 8 عقد	64x H100 GPU	240 رمز/ثانية	620 مللي ثانية	$3.10
API (ZenMux)	مُدار	متغير	1200 مللي ثانية	$5.00

ملاحظة: يوفر النشر الذاتي الاستضافة اقتصاديات أفضل على نطاق واسع (أكثر من 100 مليون رمز شهرياً) ولكنه يتطلب خبرة في البنية التحتية.

مقايضات الجودة مقابل السرعة

يدعم Ring-1T استراتيجيات استدلال متعددة لأتمتة سير العمل:

فك التشفير الجشع: الأسرع (1.0x خط الأساس)، مناسب للمهام الحتمية مثل تنسيق الأكواد.

بحث الشعاع (n=4): سرعة متوسطة (0.6x)، أفضل لتوليد الأكواد مع حلول صالحة متعددة.

وضع التفكير: الأبطأ (0.3x)، يُفعّل الاستدلال الموسع لاتخاذ القرارات المعقدة (موصى به للخطوات الحاسمة في سير العمل).

القيود واستراتيجيات التخفيف

1. تحيز التعرف على الهوية

المشكلة: قد يخلط النموذج أحياناً مراجع الكيانات في سياقات سير العمل الطويلة.

التخفيف:

• تنفيذ تتبع صريح للكيانات في طبقة تنسيق سير العمل
• استخدام أشكال إخراج منظمة (مخططات JSON) لفرض اتساق الكيان
• تطبيق التحقق اللاحق للمعالجة للمعرفات الحاسمة

2. خلط اللغات في سير العمل متعدد اللغات

المشكلة: قد يخلط Ring-1T اللغات في الردود عند معالجة مدخلات متعددة اللغات.

التخفيف:

• تحديد قيود اللغة في محفزات النظام
• تنفيذ كشف اللغة والتصفية في منطق سير العمل
• استخدام متغيرات مضبوطة بدقة خاصة باللغة عند توفرها

3. التوليد المتكرر في التسلسلات الطويلة

المشكلة: تكرار عرضي في المخرجات الطويلة جداً (>4 آلاف رمز).

التخفيف:

• تنفيذ عقوبة التكرار أثناء الاستدلال (repetition_penalty=1.1)
• استخدام التوليد المجزأ مع اكتشاف التداخل
• تطبيق إزالة التكرار اللاحقة للمعالجة لسير العمل الحاسم

4. اختناق انتباه GQA

المشكلة: قد تصبح بنية Grouped-Query Attention (GQA) اختناقاً للسياقات الطويلة للغاية (>64 ألف رمز).

التخفيف:

• تنفيذ تأطير السياق للمستندات شديدة الطول
• استخدام الملخصات لسياق سير العمل التاريخي
• مراقبة إصدارات النموذج المستقبلية مع آليات انتباه محسّنة

خارطة الطريق المستقبلية والتعاون المجتمعي

حددت inclusionAI العديد من التحسينات القادمة لـ Ring-1T:

التدريب المستمر: يستمر Ring-1T في الخضوع للتدريب التعزيزي، مع إصدارات دورية لنقاط تفتيش محسّنة.

القدرات متعددة الوسائط: قد تتضمن الإصدارات المستقبلية وسائط الرؤية والصوت، مما يتيح سير عمل يعالج الصور والرسوم التخطيطية والأوامر الصوتية.

تحسينات الكفاءة: جارٍ العمل على تحسين آليات الانتباه لأداء أفضل في السياق الطويل.

متغيرات خاصة بالمجال: ستوجه ملاحظات المجتمع تطوير متغيرات متخصصة لسير عمل الرعاية الصحية والمالية والبحث العلمي.

تشجع الطبيعة مفتوحة المصدر لـ Ring-1T (رخصة MIT) على مساهمات المجتمع:

• وصفات ضبط دقيق مخصصة لمجالات سير عمل محددة
• محولات تكامل لمنصات تنسيق شائعة
• سكريبتات قياس الأداء لمهام أتمتة سير العمل
• تقنيات التحسين للنشر الفعّال من حيث التكلفة

الخلاصة: ذكاء تريليون معامل لأتمتة سير العمل

يمثل Ring-1T-FP8 تحولاً نموذجياً في أتمتة سير العمل، متجاوزاً الأنظمة القائمة على القواعد الصارمة إلى وكلاء ذكاء اصطناعي قادرين على التكيف والاستدلال. إن مزيج مقياس تريليون معامل وبنية MoE الفعّالة وخيارات النشر الجاهزة للإنتاج يجعله خياراً مقنعاً للمؤسسات التي تسعى لأتمتة العمليات المعقدة متعددة الخطوات.

النقاط الرئيسية لممارسي أتمتة سير العمل:

ابدأ بتكامل API: استخدم ZenMux API لإنشاء نماذج أولية لسير العمل بسرعة دون عبء البنية التحتية.

توسع إلى الاستضافة الذاتية: انتقل إلى نشر قائم على SGLang بمجرد أن يبرر حجم سير العمل البنية التحتية المخصصة.

استفد من أطر الوكلاء المتعددين: اعتمد AWorld أو أطر مماثلة لتنسيق الوكلاء المتخصصين لسير العمل المعقد.

التحسين المستمر: نفذ الضبط الدقيق بالتعلم التعزيزي مع AReaL لتكييف النموذج مع أنماط سير العمل المحددة.

الرصد والتكرار: أنشئ رصداً قوياً لأداء النموذج وزمن الانتقال والتكلفة—حسّن باستمرار بناءً على الاستخدام الفعلي.

مع استمرار نماذج الذكاء الاصطناعي في التوسع ونضوج الأطر المتخصصة، ستتلاشى الحدود بين سير العمل المصممة بشرياً والعمليات المحسّنة بالذكاء الاصطناعي. يوفر Ring-1T-FP8 أساساً قوياً للمؤسسات المستعدة لتبني هذا التحول.

الموارد

• نموذج Hugging Face: inclusionAI/Ring-1T-FP8
• ModelScope (الصين): inclusionAI/Ring-1T-FP8
• إطار AWorld: github.com/inclusionAI/AWorld
• إطار AReaL RL: [مذكور في الوثائق الرسمية]
• ZenMux API: zenmux.ai
• وثائق SGLang: [مستودع SGLang الرسمي]
• مسارات اختبار IMO 2025: AWorld examples/imo/samples

---

هذا المقال جزء من سلسلة إدارة سير العمل المفتوح (OWM) في Thaki Cloud، التي تستكشف التقنيات المتطورة للأتمتة الذكية. ترقبوا البرامج التعليمية العملية حول تنفيذ Ring-1T في سير العمل الإنتاجي.