Github Trends®
9747 findingsmedian surprise 0.00854window 7 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 7 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #5999 · 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

SURPRISE0.00201
ENGAGEMENT0.65
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
1% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
6.57
ACCEL
+0.64
RETENTION
0.0%
PEAK 2026-10-12 · FORK-RETENTION 0.0% · 46 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
3,228
FOLLOWERS
1,534
OWNER ★
16,938

Engagement Signals

FORKS
827
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 46 / 46 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

Blaizzy/mlx-vlm собрал 46 звёзд за окно, тогда как у автора всего 1,534 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 3,228. Это даёт surprise-индекс 0.00201 (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.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 9747 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 38%
VELOCITY6.573.57+3.00ABOVE 68%
RETENTION0.0%33.3%-33.3 PPABOVE 0%
FORKS827104+723ABOVE 90%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 20%