FINDING #6733 · 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)
2% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
6.00
ACCEL
+0.00
RETENTION
60.0%
PEAK 2026-08-23 · FORK-RETENTION 83.3% · 42 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
4,733
FOLLOWERS
699
OWNER ★
16,676
Engagement Signals
FORKS
183
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 42 / 42 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
sapientinc/HRM-Text собрал 42 звёзд за окно, тогда как у автора всего 699 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 4,733. Это даёт surprise-индекс 0.00126 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 83.3% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация положительная — рост ещё не выдохся.
Related Findings
RANKS ABOVE 31% OF 9760 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 9760 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 31%
VELOCITY6.003.71+2.29ABOVE 65%
RETENTION60.0%38.0%+22.0 PPABOVE 81%
FORKS18386+97ABOVE 68%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 16%