》Hva skiller SERA-Crypto fra typiske AI-modeller: De fleste AI-systemer håndterer kryptospørsmål ved mønstergjenkjenning. De kjenner igjen et symbolsk navn, husker vanlige fortellinger og gir en polert forklaring. Dette fungerer for å lære det grunnleggende, men det svikter når noen må vurdere reell risiko. SERA-Crypto nærmer seg problemet fra en annen vinkel. Da de ble testet av @SentientAGI mot modeller som GPT-5 og Gemini 3 Pro, viste SERA sin fordel på komplekse evalueringer. Ta for eksempel et spørsmål om SOL. I stedet for å beskrive økosystemet eller gjenta markedssentiment, behandler SERA forespørselen som en risikovurderingsoppgave. Den begynner med å presisere intensjonen: brukeren spør ikke «Hva er Solana?», men «Hva er risikoen ved å bli utsatt for $SOL?» Derfra velger SERA analyserammeverk bygget for finansielle beslutninger fremfor generell samtale. Flere dimensjoner undersøkes samtidig: - nettverkspålitelighet og teknisk design - tokenutstedelse og tilbudsdynamikk - markedslikviditet og handelsatferd - konsentrasjon av styring og validatorer - narrativ avhengighet og følelsessykluser Hver kategori vurderes separat og kobles deretter for å vise hvordan risikoene enten forsterker eller motvirker hverandre. Kortsiktig prisvolatilitet skilles tydelig fra langsiktige strukturelle eller styringsrisikoer. Det endelige resultatet er kortfattet, men handlingsorientert. I stedet for å overvelde brukerne med informasjon, gir den et strukturert bilde av hvor de reelle risikoene ligger og hvorfor de er viktige. Dette representerer et bredere skifte i AI-forskningsverktøy, fra kun å oppsummere informasjon til aktivt å støtte vurderinger. SERA prøver ikke å høres innsiktsfull ut; Den er designet for å hjelpe brukere til å tenke klarere om kryptobeslutninger, og det er det som gjør den spesiell. @SentientAGI bygges, og $SENT er nær!