FINDING #2407 · 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)
100% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
18.66
ACCEL
+0.04
RETENTION
6.6%
PEAK 2026-05-19 · FORK-RETENTION 0.0% · 1,679 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
4,195
FOLLOWERS
664
OWNER ★
14,335
Engagement Signals
FORKS
161
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 1,679 / 1,679 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
sapientinc/HRM-Text собрал 1,679 звёзд за окно, тогда как у автора всего 664 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 4,195. Это даёт surprise-индекс 0.00441 (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 62% OF 6380 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 6380 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00+0.00ABOVE 62%
VELOCITY18.663.99+14.66ABOVE 88%
RETENTION6.6%17.1%-10.5 PPABOVE 18%
FORKS16190+72ABOVE 65%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 29%