FINDING #6819 · UNIT ID 1241990700
sapientinc/HRM-Text
HRM-Text is a 1B text generation model based on the HRM architecture, strengthened by task completion and latent space reasoning.
SURPRISE SCORE
0.00
Score Breakdown
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
7% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
4.40
ACCEL
+0.09
RETENTION
57.1%
PEAK 2026-08-23 · FORK-RETENTION 38.5% · 132 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
5,293
FOLLOWERS
703
OWNER ★
19,435
Engagement Signals
FORKS
184
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 132 / 132 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
sapientinc/HRM-Text собрал 132 звёзд за окно, тогда как у автора всего 703 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 5,293. Это даёт surprise-индекс 0.000825 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 38.5% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация положительная — рост ещё не выдохся.
Related Findings
RANKS ABOVE 29% OF 9593 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 9593 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 29%
VELOCITY4.403.63+0.77ABOVE 57%
RETENTION57.1%25.0%+32.1 PPABOVE 95%
FORKS184117+67ABOVE 61%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 14%