FINDING #1430 · 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)
3% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
15.14
ACCEL
-1.64
RETENTION
38.7%
PEAK 2026-10-12 · FORK-RETENTION 30.0% · 106 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
702
FOLLOWERS
45
OWNER ★
3,062
Engagement Signals
FORKS
264
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 106 / 106 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
Contrastive-LM/CLM собрал 106 звёзд за окно, тогда как у автора всего 45 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 702. Это даёт surprise-индекс 0.0204 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 30.0% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.
Related Findings
RANKS ABOVE 85% OF 9651 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 9651 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.010.00+0.01ABOVE 85%
VELOCITY15.143.14+12.00ABOVE 88%
RETENTION38.7%16.7%+22.0 PPABOVE 73%
FORKS264277-13ABOVE 49%
SURPRISE0.020.00+0.02ABOVE 80%