》O que diferencia o SERA-Crypto dos modelos típicos de IA: A maioria dos sistemas de IA lida com questões de criptografia por meio de correspondência de padrões. Eles reconhecem um nome simbólico, recordam narrativas comuns e retornam uma explicação polida. Isso funciona para aprender o básico, mas fica aquém quando alguém precisa avaliar um risco real. O SERA-Crypto aborda o problema sob outro ângulo. Quando testado por @SentientAGI contra modelos como GPT-5 e Gemini 3 Pro, o SERA mostrou sua vantagem em avaliações complexas. Pegue uma pergunta sobre o SOL, por exemplo. Em vez de descrever o ecossistema ou repetir o sentimento do mercado, o SERA trata a consulta como uma tarefa de avaliação de risco. Começa esclarecendo a intenção: o usuário não está perguntando "O que é Solana?", mas sim "Quais são os riscos de exposição à $SOL?" A partir daí, o SERA seleciona estruturas de análise construídas para a tomada de decisões financeiras, em vez de conversas gerais. Múltiplas dimensões são examinadas ao mesmo tempo: - confiabilidade da rede e design técnico - emissão de tokens e dinâmicas de fornecimento - liquidez de mercado e comportamento de negociação - concentração em governança e validadores - Dependência narrativa e ciclos de sentimento Cada categoria é avaliada separadamente e depois vinculada para mostrar como os riscos se reforçam ou compensam mutuamente. A volatilidade de preços de curto prazo é claramente distinguida dos riscos estruturais ou de governança de longo prazo. O resultado final é conciso, mas prático. Em vez de sobrecarregar os usuários com informações, ele oferece uma visão estruturada de onde estão os riscos reais e por que eles importam. Isso representa uma mudança mais ampla nas ferramentas de pesquisa em IA, passando de apenas resumir informações para apoiar ativamente o julgamento. SERA não está tentando soar perspicaz; Ela foi projetada para ajudar os usuários a pensar com mais clareza sobre decisões cripto, e é isso que a faz se destacar. @SentientAGI está crescendo, e $SENT está perto!