SERA-Cryptoが典型的なAIモデルと異なる点: ほとんどのAIシステムはパターンマッチングで暗号問題を処理します。彼らは象徴的な名前を認識し、よくある物語を思い出し、洗練された説明を返します。これは基礎を学ぶには有効ですが、実際のリスクを評価する必要がある場合には不十分です。 SERA-Cryptoは別の視点からこの問題に取り組んでいます。 GPT-5やGemini 3 Proなどのモデルに対して@SentientAGIがテストしたところ、SERAは複雑な評価において優位性を示しました。例えば、SOLに関する質問を考えてみましょう。エコシステムを説明したり市場センチメントを繰り返すのではなく、SERAはクエリをリスク評価タスクとして扱います。 まず意図を明確にすることから始まります。ユーザーは「Solanaとは何か?」ではなく「$SOLへの曝露リスクは何か?」と尋ねているのです。そこから、SERAは一般的な会話ではなく、財務意思決定のために構築された分析フレームワークを選択します。 複数の次元を同時に検証します: - ネットワークの信頼性と技術的設計 - トークン発行および供給の動態 - 市場の流動性と取引行動 - ガバナンスとバリデーター集中 - 物語依存性と感情サイクル 各カテゴリーは別々に評価され、リスクが互いに強化または相殺される様子を示すためにリンクされています。短期的な価格変動は、長期的な構造的またはガバナンスリスクとは明確に区別されます。 最終的な成果は簡潔でありながら実行可能なものです。ユーザーに情報で圧倒するのではなく、本当のリスクがどこにあり、なぜそれが重要なのかを構造化した視点で示します。 これは、AI研究ツールが単なる情報の要約から判断を積極的に支える段階へと移行したことを示しています。 SERAは洞察を示そうとしているわけではありません。ユーザーが暗号通貨の意思決定をより明確に考えられるように設計されており、それが際立っている理由です。 @SentientAGIが築かれていて、$SENTもうすぐだ!