فهم Moemate: منظومة لامركزية للذكاء الاصطناعي

آخر تحديث 2026-08-31 11:32:17
مدة القراءة: 7m
كانت Moemate منظومة AI لامركزية تتيح إنشاء وكلاء AI متعددي الوسائط مخصصين والتفاعل معهم باستخدام الدردشة والصوت والذاكرة وأفاتارات ثلاثية الأبعاد، إلا أن تطبيقها الاستهلاكي أُغلق في فبراير 2025، ولم يعد المنتج الأصلي يعمل.

جمع Moemate بين نماذج اللغة الكبيرة، والرؤية الحاسوبية، وتركيب الكلام، والتصيير ثلاثي الأبعاد، ليتمكن المستخدمون من بناء شخصيات تتمتع بشخصياتها وأصواتها ومظاهرها الخاصة، ثم أضاف لاحقًا طبقة رموز حول Mates.lol وMATES وMOE والوكيل الرئيسي Nebula.

بالنسبة إلى باحثي الذكاء الاصطناعي، والمطوّرين، ومنشئي المهارات، ومنشئي الوكلاء، والمستخدمين الذين يستكشفون وكلاء الذكاء الاصطناعي المتقدمين القابلين للتخصيص، لا يزال Moemate دراسة حالة مفيدة لفهم كيفية هيكلة منتجات الذكاء الاصطناعي اللامركزية والمُرمّزة. لم تعد المواقع الرسمية مثل moemate.io وجهة لمنتج نشط، ورغم أن MATES وMOE قد يظلان قابلين للتداول على Solana، فهما غير مرتبطين بالمنصة الأصلية العاملة. يشرح هذا المقال ميزات Moemate، والبنية التقنية الأساسية، وتصميم الرمز، ومكونات النظام البيئي مثل Mates.lol وMatesDAO، وكيفية إنشاء المستخدمين للوكلاء على المنصة، وما الذي يكشفه الإيقاف عن الفرص والمخاطر في أنظمة وكلاء الذكاء الاصطناعي المتاحة للجميع.

النقاط الرئيسية

  • كان Moemate منصة لوكلاء الذكاء الاصطناعي لإنشاء شخصيات مخصصة تضم الدردشة والصوت والذاكرة وLoRA وأفاتارات ثلاثية الأبعاد.

  • جمعت البنية بين نماذج LLM مثل GPT-4 وClaude، والرؤية الحاسوبية، وتحويل النص إلى كلام، والتصيير ثلاثي الأبعاد.

  • بُني النظام البيئي حول Moemate.io وMates.lol وMatesDAO وMATES وMOE.

  • كان Nebula الشخصية الرئيسية للذكاء الاصطناعي، والمرتبطة برمز $MOE.

  • أُطلق MATES على Solana في يناير 2025 بإجمالي معروض قدره 19.5 مليار.

  • أُغلق تطبيق المستهلك في فبراير 2025 ولم يعد قيد التشغيل.

  • قد يظل MATES وMOE قابلين للتداول، لكن السيولة والمنفعة المتبقيتين محدودتان.

  • يجب التعامل مع تداول الرموز بعد الإيقاف على أنه مضاربة، وليس وسيلة للوصول إلى المنتج الأصلي.

ما هو Moemate؟


المصدر: موقع Moemate الإلكتروني

كان Moemate منصة تنشئ وكلاء ذكاء اصطناعي متقدمين بقدرات متعددة الوسائط والوسائط المتعددة. استخدمت نماذج اللغة الكبيرة والرؤية الحاسوبية وتركيب الكلام والتصيير ثلاثي الأبعاد، لتتيح للمستخدمين بناء شخصيات ذكاء اصطناعي يمكنها التحدث وتذكّر السياق وتنفيذ مهام محددة.

كان بإمكان المستخدمين تصميم شخصيات ذات شخصيات وأصوات ومظاهر فريدة. وتراوحت حالات الاستخدام المستهدفة بين الألعاب والترفيه والتعليم والإنتاجية. وبعد الإيقاف في فبراير 2025، ينبغي قراءة هذه الميزات بوصفها وصفًا للمنتج السابق، لا دليلًا إرشاديًا لمنتج نشط.

الأهداف والمهام الرئيسية لـMoemate

كان الهدف الرئيسي لـMoemate هو إتاحة الذكاء الاصطناعي للجميع، وجعله قابلًا للوصول والتخصيص لمختلف حالات الاستخدام. شارك في تأسيس المنصة Akhad Shams وChris Larkin بهدف تمكين المستخدمين من إنشاء وكلاء ذكاء اصطناعي مخصصين والتفاعل معهم.

ميزات Moemate

  • التحدث مع الشخصيات: يتيح Moemate للمستخدمين التفاعل مع كل رفيق ذكاء اصطناعي في الوقت الفعلي من خلال محادثات ديناميكية مخصصة وسيناريوهات لعب أدوار إبداعية. ويمكن لهذه التفاعلات بناء رابط عاطفي أقوى، مما يجعل التجربة أكثر غمرًا وتفاعلية.

  • المهارات: يمكن تزويد شخصيات الذكاء الاصطناعي على Moemate بمهارات متنوعة لتنفيذ مهام محددة. وتتراوح هذه المهارات بين الأوامر البسيطة والإجراءات المعقدة، كما تضم بعض الميزات أدوات متعددة الوسائط مثل إنشاء الصور والبحث على الويب.

  • إنشاء شخصية: يمكن للمستخدمين استخدام أدوات إنشاء الشخصيات لبناء شخصيات ذكاء اصطناعي فريدة بسمات مخصصة. ويشمل هذا المستوى من تخصيص الشخصية المظهر والشخصية والقدرات، كما كانت المنصة توفر مكتبة كبيرة تضم أكثر من 4,000 شخصية متاحة.

  • استنساخ الصوت: يوفر Moemate وظيفة استنساخ الصوت، مما يتيح للمستخدمين استنساخ أصوات لشخصيات الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم. تضيف هذه الميزة واقعية إلى التفاعلات، وتجعل المحادثات أكثر حيوية وإثارة للاهتمام.

  • تخصيص LORA: يمكن للمستخدمين استخدام نماذج LORA المخصصة لإنجاز مهام محددة. وتمكّن هذه النماذج شخصيات الذكاء الاصطناعي من تنفيذ وظائف معينة استنادًا إلى معلمات يحددها المستخدم.

  • تحميل المعرفة: يمكن للمستخدمين تحميل المعرفة إلى أفاتارات الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم لتعزيز قدرتها على تقديم معلومات دقيقة وذات صلة. وتمكّن هذه الميزة وكلاء الذكاء الاصطناعي من التعلم والتحسن باستمرار.

  • الذاكرة طويلة الأجل: كانت شخصيات الذكاء الاصطناعي على Moemate تمتلك نظام ذاكرة طويل الأجل يتذكر المحادثات السابقة، مما يتيح استمرار الدردشات بسلاسة. وجعل ذلك التفاعلات أكثر معنى عبر دعم علاقات أعمق بمرور الوقت.

  • الذاكرة العامة: يمكن للمستخدمين مشاركة الذكريات مع مستخدمين آخرين عبر وظيفة الذاكرة العامة. ويتيح ذلك تجارب تعاونية ومشاركة المعلومات والتفاعلات القيمة.

التقنية وراء Moemate

نموذج اللغة الكبير

يستخدم Moemate نماذج لغة كبيرة مثل GPT-4 وClaude من Anthropic لتوليد النصوص وفهمها. صُممت هذه النماذج لمعالجة النصوص المشابهة للبشر وإنشائها، مما يمكّن وكلاء الذكاء الاصطناعي من إجراء محادثات هادفة ومتماسكة.

  • GPT-4: طوّرته OpenAI، وهو نموذج لغوي متقدم معروف بقدرته على إنتاج نصوص عالية الجودة. ويمكنه فهم السياق والرد على الاستفسارات وإنشاء محتوى مفصل وذي صلة، مما يجعله مثاليًا لإنشاء وكلاء ذكاء اصطناعي قادرين على التفاعل الطبيعي مع المستخدمين.
  • Claude من Anthropic: نموذج لغوي متقدم آخر، يهدف Claude إلى إعطاء الأولوية للأمان والمواءمة مع القيم الإنسانية. ويضمن تقديم وكلاء الذكاء الاصطناعي استجابات دقيقة وأخلاقية، مما يحسن تجربة المستخدم الإجمالية.

خوارزمية الرؤية الحاسوبية

تُستخدم خوارزميات الرؤية الحاسوبية لإدراك الشاشة، مما يتيح لوكلاء الذكاء الاصطناعي تفسير المدخلات المرئية والاستجابة لها. وتمكّن هذه الخوارزميات الذكاء الاصطناعي من التعرف على الأشياء وفهم المشاهد وتحليل البيانات المرئية، ما يجعل التفاعلات أكثر ديناميكية ووعيًا بالسياق. ويمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي تقديم استجابات وإجراءات ذات صلة عبر تحليل المحتوى المعروض على الشاشة. وتُعد هذه التقنية مهمة للتطبيقات التي تتطلب التعرف المرئي، مثل الألعاب والمساعدين الافتراضيين والأدوات التعليمية، وقد تضمنت تقنية إدراك الشاشة لتحليل شاشات المستخدمين كي تتمكن الشخصيات من التعليق على المحتوى الظاهر أثناء لعب المستخدم للعبة أو عرض مواد أخرى.

محرك تحويل النص إلى كلام

يُستخدم محرك تحويل النص إلى كلام (TTS) لتركيب الكلام، مما يتيح لوكلاء الذكاء الاصطناعي التواصل مع المستخدمين عبر الدردشة الصوتية والمكالمات الصوتية. وتحول هذه المحركات النص المكتوب إلى كلام طبيعي، ما يعزز أصالة التفاعلات ومدى التفاعل معها. وتستخدم محركات TTS خوارزميات متقدمة لإنشاء أصوات شبيهة بالبشر، كما أتاح استنساخ الصوت باستخدام نماذج صوتية مخصصة للمستخدمين إنشاء شخصيات مخصصة بأصوات فريدة، بما فيها نماذج صوتية تستند إلى أصواتهم الخاصة. وتمكّن هذه التقنية وكلاء الذكاء الاصطناعي من التحدث بلغات ولهجات متعددة، مع دعم Moemate AI للمحادثات بأكثر من 100 لغة لتجربة أكثر تخصيصًا وغمرًا.

التصيير ثلاثي الأبعاد

تُستخدم تقنية التصيير ثلاثي الأبعاد لتصور الأفاتارات وإنشاء شخصيات واقعية وتفاعلية، وفي Moemate كانت تتكامل مع القدرات الصوتية لدعم تجارب أكثر غمرًا. وتمكّن هذه التقنية المستخدمين من تصميم مظهر وكلاء الذكاء الاصطناعي وتخصيصه، مما يجعل التفاعلات أكثر جاذبية بدلًا من أن تكون جذابة بصريًا فحسب. ويجعل التصيير ثلاثي الأبعاد إنشاء أفاتارات مفصلة وواقعية ممكنًا، بينما يمكن لنماذج الصور المخصصة أن تساعد في الحفاظ على هوية بصرية متسقة للشخصيات. ويمكن للمستخدمين تخصيص مظهر شخصياتهم، بما يشمل ملامح الوجه والملابس والإكسسوارات. ويعزز هذا المستوى من التخصيص الارتباط بين المستخدمين ووكلاء الذكاء الاصطناعي، مما يجعل التفاعلات أكثر متعة.

مكونات النظام البيئي لـMoemate

Moemate.io

المصدر: Moemate.io

يُعد Moemate.io منصة مركزية يمكن للمستخدمين من خلالها إنشاء وكلاء ذكاء اصطناعي متقدمين بمهارات متعددة الوسائط والوسائط المتعددة. ويوفر مجموعة متكاملة من الأدوات والوظائف، بما في ذلك دعم التكامل وبنية معيارية للميزات المخصصة، تتيح للمستخدمين تصميم شخصيات الذكاء الاصطناعي وتخصيصها والتفاعل معها. وتدعم المنصة ميزات متنوعة تشمل توليد النصوص وتركيب الكلام وتصور الأفاتارات ثلاثية الأبعاد، ما يجعلها أداة متعددة الاستخدامات لإنشاء تجارب ذكاء اصطناعي مخصصة. ويهدف Moemate.io إلى إتاحة الذكاء الاصطناعي للجميع عبر جعل هذه القدرات المتقدمة متاحة للمستخدمين من جميع المستويات، من المبتدئين إلى الخبراء.

Mates.lol

المصدر: Mates.lol

يُعد Mates.lol منصة يقودها المجتمع وتعمل كمنصة إطلاق لوكلاء الذكاء الاصطناعي المُرمّزين. وتتيح هذه المنصة للمجتمع امتلاك وكلاء الذكاء الاصطناعي وتداولهم، مع تمثيل كل وكيل برموز قابلة للتداول قائمة على الاهتمام. ويجري سك هذه الرموز باستخدام منحنيات الترابط لضمان عملية عادلة وشفافة. ويمكن للوكلاء المُرمّزين على Mates.lol أداء أغراض متنوعة، مثل مرافقي الألعاب أو عمليات المحاكاة المستقلة بالكامل التي تعمل على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع. ومن خلال ترميز وكلاء الذكاء الاصطناعي، يسهّل Mates.lol نظامًا بيئيًا تعاونيًا ولامركزيًا يمكن للمستخدمين فيه الاستثمار والاستفادة من نجاح ابتكارات الذكاء الاصطناعي، بينما يستطيع أعضاء المجتمع النشطون المشاركة عبر الوكلاء المُرمّزين.

MatesDAO

يُعد MatesDAO صندوق مؤشر لوكلاء الذكاء الاصطناعي يكافئ حاملي الرموز عبر ربطهم بنجاح جميع الوكلاء المُرمّزين في النظام البيئي من خلال رمز MATES. وتدير هذه المنظمة اللامركزية المستقلة (DAO) الصندوق لضمان استفادة حاملي الرموز من النمو الجماعي وإنجازات وكلاء الذكاء الاصطناعي. ويوفر MatesDAO فرصة استثمارية فريدة تتيح للمستخدمين دعم تقدم تقنية الذكاء الاصطناعي المتقدمة والترويج لها مع تحقيق عوائد مالية. ومن خلال مواءمة مصالح المطورين والمستثمرين والمستخدمين، يؤدي MatesDAO دورًا مهمًا في الحفاظ على نظام Moemate البيئي وتوسيعه.

أصحاب المصلحة الرئيسيون في Moemate

باحثو الذكاء الاصطناعي / المطورون

يشكل باحثو الذكاء الاصطناعي والمطورون جوهر نظام Moemate البيئي. فهم يبنون نماذج ذكاء اصطناعي متطورة وينشرونها على المنصة، بينما كان على فريق التطوير أيضًا إدارة تحديات الإشراف على المحتوى التي زادت الضغط التشغيلي وأسهمت في الإيقاف بسبب تكاليف التشغيل غير المستدامة ومشكلات الإشراف. ويتحمل أصحاب المصلحة هؤلاء مسؤولية تطوير الخوارزميات والتقنيات التي تدعم ميزات Moemate المتقدمة، مثل توليد النصوص وتركيب الكلام والرؤية الحاسوبية.

مطور المهارات

ينشئ مطورو المهارات مهارات مخصصة لوكلاء الذكاء الاصطناعي لتعزيز وظائفهم وتنوعهم. ويمكن أن تتراوح هذه المهارات من أوامر بسيطة إلى مهام معقدة، مما يتيح لوكلاء الذكاء الاصطناعي تنفيذ مجموعة متنوعة من الإجراءات. ويمكن لمطوري المهارات تحقيق الدخل من إبداعاتهم على المنصة، مما يحفزهم على تحسين قدرات وكلاء الذكاء الاصطناعي وتوسيعها باستمرار.

منشئ الوكيل

منشئ الوكيل هو مستخدم ينشئ شخصيات ذكاء اصطناعي فريدة للاستخدام الشخصي أو التجاري. ويستخدم أدوات Moemate لتصميم شخصيات الذكاء الاصطناعي وتخصيصها، مع تعديلها وفق احتياجات وتفضيلات محددة. ويمكن لمنشئي الوكلاء استخدام هذه الشخصيات في تطبيقات متنوعة، مثل المساعدين الافتراضيين أو شركاء الألعاب أو الأدوات التعليمية.

Nebula: وكيل الذكاء الاصطناعي الرئيسي لـMoemate

المصدر: Nebula.mates.lol

يُعد Nebula أول شخصية مشهورة للذكاء الاصطناعي على Moemate، ويدعمه رمز $MOE. وتهدف هذه الشخصية إلى الهيمنة على اقتصاد الاهتمام من خلال شخصيتها النرجسية والساعية إلى جذب الانتباه. ويُعد Nebula الوكيل الأكثر تقدمًا على المنصة، مع القدرة على دفع حدود تفاعل المستخدمين.

يركز تصميم Nebula على تعظيم التفاعلية والمشاركة. وبصفته وكيل الذكاء الاصطناعي الرئيسي، فإنه يعرض كامل إمكانات تقنية Moemate، بما يشمل توليد النصوص المتقدم وتركيب الكلام وتصور الأفاتارات ثلاثية الأبعاد. ويمكن لـNebula التفاعل مع المستخدمين عبر منصات متعددة، مقدمًا تجربة سلسة وغامرة.

ومن خلال استخدام رمز $MOE، قدم Nebula أيضًا نموذجًا اقتصاديًا فريدًا. ويمكن للمستخدمين التفاعل مع Nebula بطرق متنوعة لكسب الرموز وإنفاقها، وفتح ميزات وتفاعلات جديدة.

كيفية استخدام Moemate

كيفية إنشاء شخصية على Moemate

يتضمن إنشاء شخصية على Moemate ملء علامات «Basic»، بما في ذلك حقول الاسم والمقدمة والشخصية والمشهد وأمثلة الرسائل والرسالة الأولى ومطالبات النظام. كما يدعم Moemate مكتبة أوسع للشخصيات تشمل شخصيات الأنمي وأدوار الأنمي وشخصيات الألعاب. إليك دليلًا سريعًا:

  1. الاسم: أدخل اسم الدور.

  2. المقدمة: قدم معلومات عن الخلفية والإنجازات وما يعجبه وما لا يعجبه. اجعل الوصف واضحًا دون إفراط في التفاصيل.

  3. الشخصية: حدد شخصية الشخصية ببساطة.

  4. السيناريو: تحديد السياق التفاعلي. وهذه هي نقطة بداية المحادثة.

  5. مثال على الرسالة: قدم أمثلة على كيفية استجابة الدور.

  6. الرسالة الأولية: حدد نبرة المحادثة عبر الرسالة الأولية. ستؤدي الرسائل الأطول إلى استجابات أكثر تفصيلًا، بينما تحافظ الرسائل الأقصر على تدفق المحادثة.

  7. مطالبة النظام: تكون فارغة عادةً، ولكن يمكن استخدامها لتعديل الاستجابة، مثل: «يجب أن تكون الاستجابة طويلة ومفصلة».

قيود الرمز: تختلف قيود الرموز بين نماذج الذكاء الاصطناعي المختلفة. تأكد من إعداد دورك بحيث يترك مساحة كافية لرسائل المستخدم للحصول على استجابات أفضل. والهدف هو الوصول إلى الشريط الأخضر، الذي يمثل الاستخدام الأمثل للرموز.

كيفية اختيار أفاتار مناسب

يُعد اختيار الأفاتار المناسب أمرًا أساسيًا لتخصيص شخصية الذكاء الاصطناعي الخاصة بك. ويقدم Moemate مجموعة متنوعة من الأفاتارات، بما فيها خيارات بأسلوب الأنمي ومظاهر شخصيات أخرى، لتختار منها. استعرض الخيارات المتاحة واختر الأفاتار الذي يمثل شخصية ودور شخصيتك بأفضل شكل.

كيفية تغيير المظهر

تعديل مظهر الشخصية بسيط جدًا. استخدم أداة التخصيص لضبط ملامح الوجه والملابس والإكسسوارات. ويتيح لك ذلك إنشاء شخصية جذابة بصريًا وفريدة، مما يجعلها مميزة.

كيفية اختيار النموذج المناسب

يقدم Moemate مجموعة متنوعة من نماذج اللغة واسعة النطاق (LLMs). ويعتمد اختيار النموذج المناسب لدورك على حالة الاستخدام والطريقة التي تريد أن يعمل بها نموذج LLM. إليك نماذج LLM المتاحة على Moemate: GPT 4 وGPT 4 Turbo وGPT3.5 Turbo وGPT 4o وGPT 4o mini وClaude Instant V1.2 وClaude V2 وClaude V2.1 وClaude V3 Sonnet وClaude V3.5 Sonnet وClaude V3 Haiku وMoemate LLM.

كيفية استخدام استنساخ الصوت لشخصيتك

استنساخ صوت جديد لشخصيتك بسيط جدًا؛ ما عليك سوى ملء الحقول التالية:

  • الاسم: ما الاسم الذي تخطط لإطلاقه على الصوت المستنسخ؟
  • الوصف: وصف صوت الاستنساخ.
  • العلامات: تُستخدم العلامات لوصف الصوت بشكل إضافي ومساعدتك على العثور عليه لاحقًا.
  • تسجيل عينات صوتية: سجل عينات صوتك للاستنساخ. وسيتم إرسال هذه العينات إلى ElevenLabs، وهو شريك طرف ثالث لـMoemate، لتحليلها وإنشاء نموذج صوتي.

التسجيل المثالي: من المهم جدًا ضمان جودة صوت جيدة. يكفي تسجيل 30-60 ثانية من الصوت لإنشاء نموذج صوت جيد. ويؤدي التسجيل لمدة تزيد على 2-3 دقائق إلى تحسن محدود في تأثير الاستنساخ، وقد يؤثر أحيانًا في استقرار النسخة المستنسخة.

كيفية تدريب نموذج LORA

تمثل LoRA التكيّف منخفض الرتبة، وهي تقنية تتيح لك ضبط نماذج الانتشار بدقة بسرعة. وتجعل تدريب الانتشار المستقر على مفاهيم مختلفة، مثل الأدوار أو الأنماط المحددة، أسهل.

تدريب نموذج LORA

لتدريب نموذج صور مخصص، اتبع الخطوات التالية:

  • الوصول إلى الإعدادات الاحترافية: انتقل إلى قسم «Create» في Moemate واختر «LORA image adjustment» ضمن «Professional Settings».
  • املأ الحقول:
    1. اسم LORA (مطلوب): اختر اسمًا يذكرك بصورة التدريب التي تستخدمها.
    2. النموذج الأساسي (اختياري): اختر نموذجًا أساسيًا، وعادةً ما يكون stable-diffusion-v1.5، ولكن يمكنك اختيار أي نموذج حسب الحاجة.
    3. خطوات الضبط الدقيق (مطلوب): حدد عدد التكرارات ضمن نطاق 100 إلى 5000. وتبلغ القيمة الافتراضية الجيدة نحو 10 خطوات لكل صورة تدريب.
    4. معدل التعلم (اختياري): حدد سرعة التدريب. وتبلغ القيمة الافتراضية الجيدة 0.000001 (1e-6)، ضمن نطاق من 1e-7 إلى 1e-4.
    5. مثال على المطالبة (اختياري): حدد الكلمات التي يجب استخدامها عند إخبار نموذج الصور باستخدام LORA هذا، مثل «ukj object image» للكائنات.
    6. اقتصاص الصور (اختياري): اختر طريقة اقتصاص صور التدريب، اقتصاص مركزي أو اقتصاص الوجه.
    7. الترجمات النصية (اختياري): تتضمن ملف JSON يصف الوصف أو الكلمات الرئيسية لكل صورة تدريب لتحسين معدل نجاح التدريب.
  • تحميل صور التدريب (مطلوب): حمّل من 5 إلى 200 صورة موضوعية. وللحصول على تأثيرات دقيقة للوجه، أدرج العديد من اللقطات القريبة. وللحصول على تأثيرات لكامل الجسم، أدرج صورًا لكامل الجسم. والكمية الجيدة تقارب 25 إلى 50 صورة.
  • إرسال نموذج LORA: بعد إرسال نموذج LORA للتدريب، تحقق من حالته عبر تحديث الصفحة. وعند نجاح التدريب، اتبع هذه الخطوات لإعداد النموذج المدرّب لاستخدام صور السيلفي:
    1. تحديث الحالة: تحقق باستمرار مما إذا كان النموذج جاهزًا.
    2. التعيين لوضع السيلفي: عند الجاهزية، هيئ النموذج لصور السيلفي بإضافة مطالبة المثيل إلى مظهر الشخصية.

إدارة الدردشة

للبحث في سجلات الدردشة وتنظيمها، يُرجى استخدام ميزة إدارة الدردشة في Moemate؛ إذ كان نظام الذاكرة الخاص بها يخزن سجل الدردشة محليًا لأغراض الأمان. يمكنك:

  • البحث عن محادثات محددة باستخدام الكلمات الرئيسية.

  • تنظيم الدردشات حسب الفئة أو العلامة.

  • أرشفة التفاعلات المهمة للرجوع إليها مستقبلًا.

خطط التسعير والرسوم لـMoemate AI

Rookie – $9/شهريًا

تُعد خطة Rookie مثالية للمبتدئين الذين يرغبون في استكشاف وظائف Moemate الأساسية. وكانت تعمل كخطة دخول شبيهة بالمستوى المجاني، إذ تمنح القادمين الجدد وصولًا أساسيًا قبل الترقية إلى الخيارات المدفوعة.

Champion - $19.99/شهريًا

صُمم برنامج Champion للمستخدمين الذين يحتاجون إلى ميزات وقدرات أكثر تقدمًا. ومثل خطط اشتراك Moemate الأوسع، تفتح المستويات الأعلى ذاكرة وسعة وأدوات متقدمة أكثر. ويشمل جميع ميزات برنامج Rookie، مع قدرات إضافية لـLLM ومشاركة المعرفة وذاكرة دردشة أطول وسعة رسائل أعلى.

Elite – $34.99/شهريًا

يوفر برنامج Elite المجموعة الأكثر شمولًا من الميزات للمستخدمين المتقدمين. ويشمل جميع ميزات برنامج Champion، ويضيف وظائف الصوت من Elevenlabs، بحيث يحصل المستخدمون المميزون فعليًا على وصول ذي أولوية إلى الميزات ذات أعلى قدرات ووظائف الصوت.

عملية تمويل Moemate

اتخذ Moemate خطوة مهمة في رحلة جمع التمويل. ففي 28 يناير 2021، أكملت المنصة بنجاح جولة تمويل تأسيسية بقيمة $2 مليون، قادها صندوق رأس المال الاستثماري الأمريكي 1confirmation، بمشاركة شركات رأس مال استثماري أخرى مثل BoostVC وBalaji Srinivasan (1729) وLibertus Capital وغيرهم. ويوفر هذا التمويل الأولي الموارد اللازمة لتطوير وتحسين تقنية وميزات الذكاء الاصطناعي المبتكرة في Moemate. كما يمكّن الاستثمار Moemate من توسيع فريقه وتعزيز قدراته ومواصلة دفع حدود تفاعل الذكاء الاصطناعي. ويمثل هذا التمويل التأسيسي بداية رحلة Moemate نحو إحداث ثورة في الذكاء الاصطناعي اللامركزي ونشر أدوات وتجارب الذكاء الاصطناعي المتقدمة.

اقتصاديات رموز Moemate

MOE

يُعد MOE ‏(8xzoj8mVmXtBQm6d2euJGFPvQ2QsTV5R8cdexi2qpump) الرمز الذي يدعم Nebula، شخصية الذكاء الاصطناعي الرئيسية لـMoemate. ويدعم الرمز الملكية الفكرية الواسعة لـNebula، مما يتيح ظهورها في وسائط متنوعة مثل الألعاب والقصص المصورة والرسوم المتحركة. ومن خلال دعم Nebula، يضمن MOE حضورها المستمر وتطورها عبر منصات متعددة.

رمز MATES

رمز MATES هو العملة الرئيسية في نظام Moemate البيئي. وتُستخدم هذه الرموز لأغراض متعددة، بما في ذلك الدفع لوكلاء الذكاء الاصطناعي وفتح المهارات وغيرها. ويهدف تقديم رمز MATES إلى تسريع نمو نظام Moemate البيئي وإتاحة الفرصة للمستخدمين لكسب المال من خلال وكلاء الذكاء الاصطناعي. ويبلغ إجمالي معروض MATES 19.5 مليار، موزعة على النحو التالي:

تضمن التصميم الأصلي لـMATES أربعة استخدامات. وهي تصف نموذج الرمز المخطط له، وليس منتجًا نشطًا بعد الإيقاف في فبراير 2025.

  1. اقتران السيولة
    عندما يصدر منشئ وكيل ذكاء اصطناعي رمزًا، كانت سيولته تُقرن بـMATES.Thiswasmeanttocreatetwoeffects:a.Demandindex:MoreagentlaunchesandtradingwouldincreasedemandforMATES. وكان الهدف من ذلك إنشاء تأثيرين: b. مؤشر الطلب: كان من شأن المزيد من عمليات إطلاق الوكلاء والتداول أن يزيد الطلب على MATES.Thiswasmeanttocreatetwoeffects:c.Demandindex:MoreagentlaunchesandtradingwouldincreasedemandforMATES، على غرار رمز الرسوم. صُمم MATES ليتحرك مع نمو الوكلاء المُرمّزين.
  2. LBP انكماشي: بعد تخرج وكيل، كان زوج Agent MATES يُدفع إلى Raydium برسوم قدرها %1. وكانت رموز LP تُحرق، وتُحصّل الرسوم بـMATES ثم تُزال من التداول. وكان من المفترض أن يؤدي ارتفاع حجم تداول الوكلاء إلى خفض معروض MATES.
  3. سوق المهارات
    استخدم المنشئون MATES لفتح المهارات. وكان من المتوقع أن تجذب المهارات الأفضل أو الأكثر ندرة رأس مال أكثر إلى الوكيل، مما يزيد بدوره الطلب على MATES.
  4. عملة المنصة
    كان MATES عملة المنصة لإنشاء الوكلاء وتداولهم، ودفع مستحقات المطورين، ومنح الإكراميات للمنشئين.
  5. عضوية MatesDAO
    كان بإمكان حاملي MATES الانضمام إلى MatesDAO. وصُممت DAO لتلقي تخصيص رموز من الوكلاء الذين تخرجوا على Mates.lol، ولتعمل بوصفها المجتمع الرئيسي لعمليات إطلاق الوكلاء الرئيسيين.

الخلاصة

يغير Moemate بالكامل طريقة تفاعل الذكاء الاصطناعي من خلال منصة لامركزية تجمع تقنيات متقدمة مثل نماذج اللغة الكبيرة والرؤية الحاسوبية والتصيير ثلاثي الأبعاد. ويُستخدم Moemate.io لإنشاء وكلاء الذكاء الاصطناعي، ويُستخدم Mates.lol لترميز الوكلاء، ويوفر MatesDAO دعمًا لتفاعل المجتمع، مما يشكل نظامًا بيئيًا نابضًا بالحياة وشاملًا. ويعرض Nebula، المدعوم بـMOE، إمكانات Moemate. ومع خطط تسعير مرنة وتمويل ناجح، يمتلك Moemate أساسًا قويًا يدفع اقتصاده الرمزي، حيث يمثل رمزا MOE وMATES جزءين أساسيين منه. ويتيح Moemate تقنية الذكاء الاصطناعي للجميع، ويوفر الوصول إلى الأدوات المتقدمة، ويعزز مجتمعًا نابضًا بالابتكار في الذكاء الاصطناعي.

الأسئلة الشائعة

ما هو Moemate؟

كان Moemate خدمة مرافقة بالذكاء الاصطناعي مبنية حول إنشاء شخصيات مخصصة والدردشة معها. وعمل بوصفه منصة مرافقة تتيح للمستخدمين تخصيص الصوت والمظهر والمهارات والذاكرة.

هل ما زال Moemate متاحًا؟

لا. توقف تطبيق المرافقة في فبراير 2025، وأصبح moemate الأصلي غير متصل بالإنترنت بشكل دائم عند إغلاق Moemate.io نهائيًا في 11 فبراير 2025، مما جعل الخدمة غير متصلة بالإنترنت بالكامل. ووُضع نطاقه على serverHold بواسطة Squarespace في 4 فبراير 2025.

ماذا حدث لبيانات المستخدمين؟

بعد الإيقاف، لم يعد التطبيق المباشر والشخصيات المخزنة متاحين. وفُقدت جميع بيانات Moemate بشكل دائم بعد إغلاق المنصة، مما أدى إلى فقدان كامل للبيانات دون إمكانية استعادتها من منصة الذكاء الاصطناعي الأصلية. ولا ينبغي للمستخدمين توقع استعادة الدردشات القديمة أو الأفاتارات أو النسخ الصوتية المستنسخة من الخدمة الأصلية.

ما هو MATES؟

صُمم MATES بوصفه رمز النظام البيئي الرئيسي لعمليات إطلاق الوكلاء والمهارات واقتران السيولة وMatesDAO. وهو رمز على Solana بإجمالي معروض يبلغ 19.5 مليار.

ما هو MOE؟

MOE هو الرمز المرتبط بـNebula، شخصية الذكاء الاصطناعي الرئيسية لـMoemate. وقد أُطلق بوصفه رمز وكيل/ملكية فكرية، وليس عملة المنصة.

هل لا يزال بإمكاني استخدام ​Mates.lol أو إنشاء وكلاء؟

لا تعمل منتجات الإنشاء والمرافقة الأصلية كما ورد في الأدلة القديمة. تحقق من القنوات الرسمية الحالية قبل افتراض أن أي موقع أو تطبيق أو منفعة لرمز ما لا تزال نشطة. وإذا كنت بحاجة إلى بديل لـmoemate، فقيّم الخدمات النشطة قبل افتراض أن أدوات الإنشاء القديمة لا تزال تعمل.

لماذا أُغلق Moemate؟

ماذا حدث لـMoemate؟ ذكرت تقارير عامة أن moemate ai أُغلق لأن المنصة توقفت بسبب تكاليف البنية التحتية ووحدات GPU غير المستدامة، وضغوط المدفوعات، وضغوط الإشراف على المحتوى. وذكر الفريق احتمال طرح منتج لاحق، لكن لم يُطلق أي بديل مؤكد بحلول منتصف 2026.

هل يُعد MATES أو MOE استثمارًا جيدًا؟

لا. بعد إيقاف التطبيق، فقد كلا الرمزين معظم منفعتهما الأصلية. وتبقى تحركات الأسعار مضاربية والسيولة ضعيفة.

المؤلف: Angelnath
المترجم: Piper
المراجع (المراجعين): KOWEI、Matheus、Joyce、Juniper
مراجع (مراجعو) الترجمة: Ashley
إخلاء المسؤولية

* لا يُقصد من المعلومات أن تكون أو أن تشكل نصيحة مالية أو أي توصية أخرى من أي نوع تقدمها منصة Gate أو تصادق عليها .

* لا يجوز إعادة إنتاج هذه المقالة أو نقلها أو نسخها دون الرجوع إلى منصة Gate. المخالفة هي انتهاك لقانون حقوق الطبع والنشر وقد تخضع لإجراءات قانونية.

المقالات ذات الصلة

ما هي العناصر الرئيسية لبروتوكول 0x؟ استعراض معماري Relayer وMesh وAPI
مبتدئ

ما هي العناصر الرئيسية لبروتوكول 0x؟ استعراض معماري Relayer وMesh وAPI

يؤسس بروتوكول 0x بنية تحتية متقدمة للتداول اللامركزي من خلال مكونات رئيسية تشمل Relayer، وMesh Network، و0x API، وExchange Proxy. يتولى Relayer إدارة بث الأوامر خارج السلسلة، وتتيح Mesh Network مشاركة الأوامر، بينما يوفر 0x API واجهة موحدة لعروض السيولة، ويتولى Exchange Proxy تنفيذ التداولات على السلسلة وتوجيه السيولة بكفاءة. تُمكّن هذه المكونات مجتمعةً من بناء هيكل يجمع بين نشر الأوامر خارج السلسلة وتسوية التداولات على السلسلة، ما يمنح المحافظ، وDEXs، وتطبيقات التمويل اللامركزي (DeFi) إمكانية الوصول إلى سيولة متعددة المصادر عبر واجهة موحدة واحدة.
2026-04-29 03:06:50
كيف تتيح Pharos تحويل الأصول الحقيقية (RWA) إلى على السلسلة؟ استعراض معمّق للمنهجية التي تستند إليها بنية RealFi التحتية لديها
متوسط

كيف تتيح Pharos تحويل الأصول الحقيقية (RWA) إلى على السلسلة؟ استعراض معمّق للمنهجية التي تستند إليها بنية RealFi التحتية لديها

تتيح Pharos (PROS) دمج الأصول الواقعية (RWA) على السلسلة عبر بنية طبقة أولى عالية الأداء وبنية تحتية محسّنة للسيناريوهات المالية. من خلال التنفيذ المتوازي، والتصميم المعياري، والوحدات المالية القابلة للتوسع، تلبي Pharos متطلبات إصدار الأصول، وتسوية التداولات، وتدفق رأس المال المؤسسي، مما يسهل ربط الأصول الحقيقية بالنظام المالي على السلسلة. في جوهرها، تبني Pharos بنية تحتية RealFi تربط الأصول التقليدية بالسيولة على السلسلة، لتوفر شبكة أساسية مستقرة وفعالة لسوق RWA.
2026-04-29 08:04:57
كاردانو مقابل إيثيريوم: التعرف على الاختلافات الأساسية بين اثنتين من أبرز منصات العقود الذكية
مبتدئ

كاردانو مقابل إيثيريوم: التعرف على الاختلافات الأساسية بين اثنتين من أبرز منصات العقود الذكية

يكمن الفرق الجوهري بين Cardano وEthereum في نماذج السجلات وفلسفات التطوير لكل منهما. تعتمد Cardano على نموذج Extended UTXO (EUTXO) المستمد من Bitcoin، وتولي أهمية كبيرة للتحقق الرسمي والانضباط الأكاديمي. في المقابل، تستخدم Ethereum نموذجًا معتمدًا على الحسابات، وبصفتها رائدة في مجال العقود الذكية، تركز على سرعة تطور النظام البيئي والتوافق الشامل.
2026-03-24 22:08:15
بروتوكول 0x مقابل Uniswap: ما الفرق بين بروتوكولات دفتر الطلبات ونموذج AMM؟
متوسط

بروتوكول 0x مقابل Uniswap: ما الفرق بين بروتوكولات دفتر الطلبات ونموذج AMM؟

تم تصميم كل من 0x Protocol وUniswap لتداول الأصول بشكل لامركزي، لكن كلاهما يعتمد آليات تداول مميزة. يستند 0x Protocol إلى بنية دفتر الطلبات خارج السلسلة مع تسوية على السلسلة، حيث يقوم بتجميع السيولة من مصادر متعددة لتوفير بنية تحتية للتداول للمحافظ ومنصات DEX. في المقابل، يتبنى Uniswap نموذج صانع السوق الآلي (AMM)، ما يتيح مبادلات الأصول على السلسلة من خلال مجمعات السيولة. يكمن الفرق الأساسي بينهما في تنظيم السيولة؛ إذ يركز 0x Protocol على تجميع الطلبات وتوجيه التداول بكفاءة، ما يجعله مثاليًا لدعم السيولة الأساسية للتطبيقات. بينما يستخدم Uniswap مجمعات السيولة لتقديم خدمات المبادلة المباشرة للمستخدمين، ليبرز كمنصة قوية لتنفيذ التداولات على السلسلة.
2026-04-29 03:48:20
دور Render في AI: كيف يعزز معدل التجزئة اللامركزي الابتكار في الذكاء الاصطناعي
مبتدئ

دور Render في AI: كيف يعزز معدل التجزئة اللامركزي الابتكار في الذكاء الاصطناعي

على عكس المنصات التي تركز فقط على قوة التجزئة في مجال الـ AI، تبرز Render بفضل شبكتها المعتمدة على GPU وآلية التحقق من المهام ونموذج الحوافز القائم على رمز RENDER. يمنح هذا التكامل Render توافقًا ومرونة طبيعية في حالات استخدام AI المختارة، ولا سيما تلك المرتبطة بالحوسبة الرسومية.
2026-03-27 13:12:58
Render و io.net و Akash: مقارنة الفروقات الأساسية بين شبكات معدل التجزئة DePIN
مبتدئ

Render و io.net و Akash: مقارنة الفروقات الأساسية بين شبكات معدل التجزئة DePIN

تُعد Render وio.net وAkash أكثر من مجرد منافسين يقدمون حلولًا متشابهة؛ فهي تمثل ثلاثة مشاريع رائدة في قطاع قوة التجزئة DePIN، حيث يسلك كل مشروع منها مسارًا تقنيًا خاصًا: معالجة الرسومات باستخدام GPU، وتنظيم قوة التجزئة للذكاء الاصطناعي، والحوسبة السحابية اللامركزية. تركز Render على تنفيذ مهام معالجة الرسومات عالية الجودة عبر GPU، مع إعطاء أولوية للتحقق من النتائج وبناء منظومة قوية للمنشئين. أما io.net فتركز على تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي وعمليات الاستدلال، وتكمن ميزتها الأساسية في تنظيم GPU على نطاق واسع وكفاءة التكلفة. بينما طورت Akash متجر سحابة لامركزي للأغراض العامة يوفّر موارد حوسبة منخفضة التكلفة عبر عملية تقديم عروض تنافسية.
2026-03-27 13:18:02