》SERA-Crypto 與典型的 AI 模型有何不同： 大多數 AI 系統通過模式匹配來處理加密問題。它們識別代幣名稱，回憶常見敘事，並返回精練的解釋。這對於學習基礎知識有效，但在需要評估實際風險時卻顯得不足。 SERA-Crypto 從另一個角度來解決這個問題。 在 @SentientAGI 對 GPT-5 和 Gemini 3 Pro 等模型進行測試時，SERA 在複雜評估方面顯示出其優勢。以 SOL 的問題為例。SERA 不會描述生態系統或重複市場情緒，而是將查詢視為風險評估任務。 它首先澄清意圖：用戶不是在問「什麼是 Solana？」而是在問「接觸 $SOL 的風險是什麼？」從那裡，SERA 選擇為金融決策而設計的分析框架，而不是一般對話。 同時檢查多個維度： - 網絡可靠性和技術設計 - 代幣發行和供應動態 - 市場流動性和交易行為 - 治理和驗證者集中度 - 敘事依賴和情緒周期 每個類別單獨評估，然後連結以顯示風險如何相互強化或抵消。短期價格波動與長期結構或治理風險明確區分。 最終輸出簡潔而可行。它不會用信息淹沒用戶，而是提供一個結構化的視圖，顯示真正的風險所在及其重要性。 這代表了 AI 研究工具的一個更廣泛的轉變，從僅僅總結信息到積極支持判斷。 SERA 並不是試圖聽起來有見地；它旨在幫助用戶更清晰地思考加密決策，這正是它的獨特之處。 @SentientAGI 正在建設中，$SENT 也快了！