Github Trends®
8924 findingsmedian surprise 0.00402window 3 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 3 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #5199 · UNIT ID 1315360669
alexiglad/XM
PyTorch Code for Explorative Modeling: Unlocking a Third Pretraining Axis and End-to-End Generation
[ PYTHON ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.18
ENGAGEMENT0.27
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
57% OF STARS IN ARCHIVE
[BOT] SUSPECTED STAR BOT — SCORE PENALIZED. SIGNATURES:
S2 · NO EXTERNAL ISSUE/PR AUTHORS DESPITE 100+ STARS
S5 · PREDATES WINDOW, YET HALF+ OF ALL ITS STARS LANDED IN IT

Growth Telemetry

VELOCITY /D
37.00
ACCEL
-18.00
RETENTION
45.7%
PEAK 2026-08-02 · FORK-RETENTION 60.0% · 111 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
167
FOLLOWERS
80
OWNER ★
866

Engagement Signals

FORKS
10
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 111 / 111 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

alexiglad/XM собрал 111 звёзд за окно, тогда как у автора всего 80 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 167. Это даёт surprise-индекс 0.18 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 60.0% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 8924 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 42%
VELOCITY37.005.67+31.33ABOVE 93%
RETENTION45.7%35.7%+10.0 PPABOVE 56%
FORKS10370-359ABOVE 5%
SURPRISE0.180.00+0.18ABOVE 98%