Github Trends®
2987 findingsmedian surprise 0.00082window 180 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 180 days window ]
SOURCE: gharchive
FINDING #1021 · UNIT ID 787462297
Blaizzy/mlx-vlm
MLX-VLM is a package for inference and fine-tuning of Vision Language Models (VLMs) on your Mac using MLX.
[ PYTHON ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.0012
ENGAGEMENT1.48
FRESHNESS1.18
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
12% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
3.45
ACCEL
-0.02
RETENTION
2.9%
PEAK 2026-04-03 · FORK-RETENTION 50.0% · 621 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
2,835
FOLLOWERS
1,402
OWNER ★
14,332

Engagement Signals

FORKS
669
ISSUE AUTH
63
PR AUTH
115
UNIQUE STARGAZERS 621 / 621 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

Blaizzy/mlx-vlm собрал 621 звёзд за окно, тогда как у автора всего 1,402 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 2,835. Это даёт surprise-индекс 0.0012 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 50.0% и 178 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 2987 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00+0.00ABOVE 66%
VELOCITY3.452.84+0.61ABOVE 60%
RETENTION2.9%6.8%-4.0 PPABOVE 20%
FORKS6691,068-399ABOVE 39%
SURPRISE0.000.00+0.00ABOVE 58%