》O que separa a SERA-Crypto dos modelos típicos de IA: A maioria dos sistemas de IA lida com perguntas sobre criptomoedas por meio de correspondência de padrões. Eles reconhecem um nome de token, recordam narrativas comuns e retornam uma explicação polida. Isso funciona para aprender o básico, mas falha quando alguém precisa avaliar o risco real. A SERA-Crypto aborda o problema de outra maneira. Quando testada pela @SentientAGI contra modelos como o GPT-5 e o Gemini 3 Pro, a SERA mostrou sua vantagem em avaliações complexas. Pegue uma pergunta sobre SOL, por exemplo. Em vez de descrever o ecossistema ou repetir o sentimento do mercado, a SERA trata a consulta como uma tarefa de avaliação de risco. Começa por esclarecer a intenção: o usuário não está perguntando “O que é Solana?” mas “Quais são os riscos de exposição ao $SOL?” A partir daí, a SERA seleciona estruturas de análise construídas para a tomada de decisões financeiras em vez de uma conversa geral. Múltiplas dimensões são examinadas ao mesmo tempo: - confiabilidade da rede e design técnico - emissão de tokens e dinâmicas de oferta - liquidez do mercado e comportamento de negociação - governança e concentração de validadores - dependência narrativa e ciclos de sentimento Cada categoria é avaliada separadamente e depois vinculada para mostrar como os riscos se reforçam ou se compensam. A volatilidade de preços de curto prazo é claramente distinguida dos riscos estruturais ou de governança de longo prazo. A saída final é concisa, mas acionável. Em vez de sobrecarregar os usuários com informações, fornece uma visão estruturada de onde estão os reais riscos e por que eles importam. Isso representa uma mudança mais ampla nas ferramentas de pesquisa em IA, de meramente resumir informações para apoiar ativamente o julgamento. A SERA não está tentando parecer perspicaz; foi projetada para ajudar os usuários a pensar mais claramente sobre decisões em criptomoedas, o que é o que a faz se destacar. @SentientAGI está construindo, e o $SENT está próximo!