》Qué diferencia SERA-Crypto de los modelos típicos de IA: La mayoría de los sistemas de IA gestionan las preguntas de cripto mediante la búsqueda de patrones. Reconocen un nombre simbólico, recuerdan relatos comunes y devolven una explicación pulida. Esto funciona para aprender lo básico, pero se queda corto cuando alguien necesita evaluar un riesgo real. SERA-Crypto aborda el problema desde otro ángulo. Cuando @SentientAGI probó contra modelos como GPT-5 y Gemini 3 Pro, SERA mostró su ventaja en evaluaciones complejas. Por ejemplo, una pregunta sobre SOL. En lugar de describir el ecosistema o repetir el sentimiento del mercado, SERA trata la consulta como una tarea de evaluación de riesgos. Comienza aclarando la intención: el usuario no pregunta "¿Qué es Solana?" sino "¿Cuáles son los riesgos de la exposición a $SOL?" A partir de ahí, SERA selecciona marcos de análisis diseñados para la toma de decisiones financieras en lugar de la conversación general. Se examinan múltiples dimensiones al mismo tiempo: - fiabilidad de la red y diseño técnico - emisión de tokens y dinámica de suministro - liquidez del mercado y comportamiento de negociación - Concentración en gobernanza y validadores - Dependencia narrativa y ciclos de sentimiento Cada categoría se evalúa por separado y luego se vincula para mostrar cómo los riesgos se refuerzan o se compensan mutuamente. La volatilidad de precios a corto plazo se distingue claramente de los riesgos estructurales o de gobernanza a largo plazo. El resultado final es conciso pero práctico. En lugar de saturar a los usuarios con información, ofrece una visión estructurada de dónde residen los riesgos reales y por qué importan. Esto representa un cambio más amplio en las herramientas de investigación en IA, pasando de simplemente resumir la información a apoyar activamente el juicio. SERA no intenta sonar perspicaz; Está diseñado para ayudar a los usuarios a pensar con más claridad sobre las decisiones cripto, y eso es lo que lo hace destacar. @SentientAGI está creciendo y $SENT está cerca.