FINDING #6886 · 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)
2% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
5.14
ACCEL
+0.18
RETENTION
58.3%
PEAK 2026-08-27 · FORK-RETENTION 20.0% · 36 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
4,973
FOLLOWERS
703
OWNER ★
19,435
Engagement Signals
FORKS
184
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 36 / 36 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
sapientinc/HRM-Text собрал 36 звёзд за окно, тогда как у автора всего 703 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 4,973. Это даёт surprise-индекс 0.00103 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 20.0% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация положительная — рост ещё не выдохся.
Related Findings
RANKS ABOVE 29% OF 9755 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 9755 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 29%
VELOCITY5.143.71+1.43ABOVE 61%
RETENTION58.3%37.5%+20.8 PPABOVE 81%
FORKS18490+94ABOVE 67%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 15%