FINDING #1253 · UNIT ID 1384094559
Contrastive-LM/CLM
Contrastive Language Models (CLMs) are a new class of System One model trained with a contrastive learning objective that connects states and actions.
SURPRISE SCORE
0.00
Score Breakdown
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
1% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
11.33
ACCEL
+3.00
RETENTION
75.0%
PEAK 2026-10-16 · FORK-RETENTION 0.0% · 34 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
702
FOLLOWERS
45
OWNER ★
3,062
Engagement Signals
FORKS
264
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 34 / 34 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
Contrastive-LM/CLM собрал 34 звёзд за окно, тогда как у автора всего 45 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 702. Это даёт surprise-индекс 0.0153 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 0.0% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация положительная — рост ещё не выдохся.
Related Findings
RANKS ABOVE 75% OF 4978 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 4978 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.010.00+0.00ABOVE 75%
VELOCITY11.335.33+6.00ABOVE 74%
RETENTION75.0%0.0%+75.0 PPABOVE 89%
FORKS264346-82ABOVE 45%
SURPRISE0.020.00+0.01ABOVE 70%