AMAP-ML/SpatialGenEval — GitHub trend

◂ BACK TO LEADERBOARD

FINDING #6646 · UNIT ID 1144794024

AMAP-ML/SpatialGenEval

[ICLR2026] Everything in Its Place: Benchmarking Spatial Intelligence of Text-to-Image Models

[ PYTHON ][ ORG ][ GITHUB ↗ ]

SURPRISE SCORE

0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.00212

ENGAGEMENT0.13

FRESHNESS1.00

SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE

SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)

11% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D

5.33

ACCEL

+2.50

RETENTION

66.7%

PEAK 2026-08-11 · FORK-RETENTION 0.0% · 16 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE

2,477

FOLLOWERS

323

OWNER ★

9,156

Engagement Signals

FORKS

ISSUE AUTH

PR AUTH

UNIQUE STARGAZERS 16 / 16 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

AMAP-ML/SpatialGenEval собрал 16 звёзд за окно, тогда как у автора всего 323 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 2,477. Это даёт surprise-индекс 0.00212 (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 32% OF 9710 FINDINGS

#04semantica-agi/semantica[ PYTHON ]1.05 #05vitali87/code-graph-rag[ PYTHON ]0.90 #06chen-006/gpt56_api_detector[ PYTHON ]0.66 #08lbx154/Argus[ PYTHON ]0.57 #10MakazhanAlpamys/Soup[ PYTHON ]0.54

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 9710 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW

METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE

SCORE0.000.00-0.00ABOVE 32%

VELOCITY5.335.330.00ABOVE 47%

RETENTION66.7%41.7%+25.0 PPABOVE 72%

FORKS1327-326ABOVE 1%

SURPRISE0.000.00-0.00ABOVE 37%