FINDING #5375 · 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
6.33
ACCEL
-0.50
RETENTION
62.5%
PEAK 2026-08-27 · FORK-RETENTION 0.0% · 19 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
4,491
FOLLOWERS
699
OWNER ★
16,676
Engagement Signals
FORKS
183
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 19 / 19 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
sapientinc/HRM-Text собрал 19 звёзд за окно, тогда как у автора всего 699 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 4,491. Это даёт surprise-индекс 0.0014 (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 44% OF 9558 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 9558 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 44%
VELOCITY6.335.67+0.67ABOVE 54%
RETENTION62.5%42.9%+19.6 PPABOVE 69%
FORKS183333-150ABOVE 38%
SURPRISE0.000.00-0.00ABOVE 31%