FINDING #6740 · 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
4.30
ACCEL
+0.11
RETENTION
60.0%
PEAK 2026-08-23 · FORK-RETENTION 38.5% · 129 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
4,733
FOLLOWERS
699
OWNER ★
16,676
Engagement Signals
FORKS
183
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 129 / 129 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
sapientinc/HRM-Text собрал 129 звёзд за окно, тогда как у автора всего 699 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 4,733. Это даёт surprise-индекс 0.000901 (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 30% OF 9591 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 9591 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 30%
VELOCITY4.303.63+0.67ABOVE 57%
RETENTION60.0%24.8%+35.2 PPABOVE 96%
FORKS183120+63ABOVE 60%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 15%