》ما الذي يميز SERA-Crypto عن نماذج الذكاء الاصطناعي النموذجية: معظم أنظمة الذكاء الاصطناعي تتعامل مع أسئلة العملات الرقمية من خلال مطابقة الأنماط. يتعرف على اسم رمزي، ويتذكرون الروايات الشائعة، ويعيدون شرحا مصقولا. هذا ينجح في تعلم الأساسيات، لكنه لا يفشل عندما يحتاج شخص ما لتقييم المخاطر الحقيقية. تتعامل سيرا-كريبتو مع المشكلة من زاوية أخرى. عند اختبارها من قبل @SentientAGI ضد نماذج مثل GPT-5 وGemini 3 Pro، أظهرت SERA ميزتها في التقييمات المعقدة. خذ سؤالا عن SOL، على سبيل المثال. بدلا من وصف النظام البيئي أو تكرار مشاعر السوق، تعامل SERA الاستفسار كمهمة تقييم للمخاطر. يبدأ بتوضيح النية: المستخدم لا يسأل "ما هي سولانا؟" بل "ما هي مخاطر التعرض $SOL؟" من هناك، تختار SERA أطر تحليل مصممة لاتخاذ القرار المالي بدلا من المحادثة العامة. يتم فحص أبعاد متعددة في نفس الوقت: - موثوقية الشبكة والتصميم الفني - إصدار الرموز وديناميكيات التوريد - سيولة السوق وسلوك التداول - الحوكمة وتركيز المدققين - الاعتماد السردي ودورات المشاعر يتم تقييم كل فئة بشكل منفصل ثم ربطها لإظهار كيف تعزز المخاطر بعضها البعض أو تعوضها. تتفاوت تقلبات الأسعار قصيرة الأجل بوضوح عن المخاطر الهيكلية أو الحوكمة طويلة الأجل. المخرج النهائي موجز لكنه قابل للتنفيذ. بدلا من إغراق المستخدمين بالمعلومات، يوفر رؤية منظمة لمكان المخاطر الحقيقية ولماذا هي مهمة. يمثل هذا تحولا أوسع في أدوات البحث في الذكاء الاصطناعي، من مجرد تلخيص المعلومات إلى دعم الحكم بنشاط. سيرا لا تحاول أن تبدو ثاقبة؛ تم تصميمه لمساعدة المستخدمين على التفكير بشكل أوضح حول قرارات العملات الرقمية، وهذا ما يجعلها مميزة. @SentientAGI يتصاعد، $SENT قريب!