FINDING #6107 · 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)
1% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
4.67
ACCEL
-0.00
RETENTION
90.0%
PEAK 2026-08-28 · FORK-RETENTION 0.0% · 14 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
4,973
FOLLOWERS
703
OWNER ★
19,435
Engagement Signals
FORKS
184
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 14 / 14 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
sapientinc/HRM-Text собрал 14 звёзд за окно, тогда как у автора всего 703 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 4,973. Это даёт surprise-индекс 0.000931 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 0.0% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.
Related Findings
RANKS ABOVE 30% OF 8663 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 8663 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 30%
VELOCITY4.675.67-1.00ABOVE 39%
RETENTION90.0%41.7%+48.3 PPABOVE 94%
FORKS184332-148ABOVE 39%
SURPRISE0.000.00-0.00ABOVE 24%