》Apa yang membedakan SERA-Crypto dari model AI pada umumnya: Sebagian besar sistem AI menangani pertanyaan kripto dengan pencocokan pola. Mereka mengenali nama token, mengingat narasi umum, dan mengembalikan penjelasan yang dipoles. Ini berfungsi untuk mempelajari dasar-dasar, tetapi gagal ketika seseorang perlu mengevaluasi risiko nyata. SERA-Crypto mendekati masalah dari sudut lain. Ketika diuji oleh @SentientAGI terhadap model seperti GPT-5 dan Gemini 3 Pro, SERA menunjukkan keunggulannya dalam evaluasi yang kompleks. Ambil pertanyaan tentang SOL, misalnya. Alih-alih menggambarkan ekosistem atau mengulangi sentimen pasar, SERA memperlakukan kueri sebagai tugas penilaian risiko. Ini dimulai dengan mengklarifikasi maksud: pengguna tidak bertanya "Apa itu Solana?" tetapi "Apa risiko paparan $SOL?" Dari sana, SERA memilih kerangka kerja analisis yang dibangun untuk pengambilan keputusan keuangan daripada percakapan umum. Beberapa dimensi diperiksa pada saat yang sama: - keandalan jaringan dan desain teknis - Penerbitan token dan dinamika pasokan - likuiditas pasar dan perilaku perdagangan - Konsentrasi tata kelola dan validator - ketergantungan naratif dan siklus sentimen Setiap kategori dinilai secara terpisah dan kemudian ditautkan untuk menunjukkan bagaimana risiko saling memperkuat atau mengimbangi. Volatilitas harga jangka pendek jelas dibedakan dari risiko struktural atau tata kelola jangka panjang. Hasil akhir ringkas namun dapat ditindaklanjuti. Alih-alih membanjiri pengguna dengan informasi, ini memberikan pandangan terstruktur tentang di mana risiko sebenarnya terletak dan mengapa mereka penting. Ini mewakili pergeseran yang lebih luas dalam alat penelitian AI, dari sekadar meringkas informasi menjadi secara aktif mendukung penilaian. SERA tidak mencoba untuk terdengar berwawasan luas; Ini dirancang untuk membantu pengguna berpikir lebih jernih tentang keputusan kripto, yang membuatnya menonjol. @SentientAGI sedang membangun, dan $SENT sudah dekat!