》Vad som skiljer SERA-Crypto från typiska AI-modeller: De flesta AI-system hanterar kryptofrågor genom mönstermatchning. De känner igen ett symboliskt namn, minns vanliga berättelser och ger en polerad förklaring. Detta fungerar för att lära sig grunderna, men det räcker inte när någon behöver utvärdera verklig risk. SERA-Crypto närmar sig problemet från en annan vinkel. När SERA testades av @SentientAGI mot modeller som GPT-5 och Gemini 3 Pro visade det sin fördel i komplexa utvärderingar. Ta en fråga om förfallstiden, till exempel. Istället för att beskriva ekosystemet eller upprepa marknadssentimentet behandlar SERA frågan som en riskbedömningsuppgift. Den börjar med att förtydliga avsikten: användaren frågar inte "Vad är Solana?" utan "Vilka är riskerna med exponering för $SOL?" Därifrån väljer SERA analysramverk byggda för finansiella beslut snarare än allmän konversation. Flera dimensioner undersöks samtidigt: - Nätverkstillförlitlighet och teknisk design - tokenutgivning och utbudsdynamik - marknadslikviditet och handelsbeteende - styrning och koncentration av validatorer - berättarberoende- och känslocykler Varje kategori bedöms separat och kopplas sedan ihop för att visa hur risker antingen förstärker eller kompenserar för varandra. Kortsiktig prisvolatilitet skiljs tydligt från långsiktiga strukturella eller styrningsrisker. Det slutgiltiga resultatet är kortfattat men handlingsbart. Istället för att överväldiga användarna med information ger den en strukturerad bild av var de verkliga riskerna ligger och varför de är viktiga. Detta representerar en bredare förändring i AI-forskningsverktyg, från att bara sammanfatta information till att aktivt stödja omdömen. SERA försöker inte låta insiktsfull; Det är utformat för att hjälpa användare att tänka klarare kring kryptoval, vilket är det som gör att det sticker ut. @SentientAGI byggs upp, och $SENT är nära!