FINDING #1397 · 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)
5% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
22.43
ACCEL
-1.68
RETENTION
65.1%
PEAK 2026-10-06 · FORK-RETENTION 81.3% · 157 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
689
FOLLOWERS
44
OWNER ★
3,007
Engagement Signals
FORKS
262
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 157 / 157 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
Contrastive-LM/CLM собрал 157 звёзд за окно, тогда как у автора всего 44 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 689. Это даёт surprise-индекс 0.0307 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 81.3% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.
Related Findings
RANKS ABOVE 86% OF 9747 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 9747 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.020.00+0.01ABOVE 86%
VELOCITY22.433.57+18.86ABOVE 89%
RETENTION65.1%33.3%+31.8 PPABOVE 89%
FORKS262104+158ABOVE 72%
SURPRISE0.030.01+0.02ABOVE 80%