FINDING #7760 · 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
3.43
ACCEL
0.00
RETENTION
0.0%
PEAK 2026-10-11 · FORK-RETENTION 0.0% · 24 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
5,534
FOLLOWERS
734
OWNER ★
20,331
Engagement Signals
FORKS
204
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 24 / 24 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
sapientinc/HRM-Text собрал 24 звёзд за окно, тогда как у автора всего 734 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 5,534. Это даёт surprise-индекс 0.000615 (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 20% OF 9747 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 9747 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 20%
VELOCITY3.433.57-0.14ABOVE 48%
RETENTION0.0%33.3%-33.3 PPABOVE 0%
FORKS204104+100ABOVE 66%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 12%