Github Trends®
9747 findingsmedian surprise 0.00854window 7 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 7 days window ]
SOURCE: own snapshots
▲РЕПО НЕТ В ОКНЕ 180D. ПОКАЗАН FINDING ИЗ ОКНА 7D (7 days) — РАНГ #4343.
FINDING #4343 · UNIT ID 1065669017
bytetriper/RAE
Official PyTorch Implementation of "Diffusion Transformers with Representation Autoencoders"
[ PYTHON ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.0052
ENGAGEMENT0.76
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
2.00
ACCEL
+0.11
RETENTION
41.7%
PEAK 2026-10-06 · FORK-RETENTION 80.0% · 14 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
345
FOLLOWERS
134
OWNER ★
2,105

Engagement Signals

FORKS
96
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 14 / 14 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

bytetriper/RAE собрал 14 звёзд за окно, тогда как у автора всего 134 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 345. Это даёт surprise-индекс 0.0052 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 80.0% 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 55%
VELOCITY2.003.57-1.57ABOVE 22%
RETENTION41.7%33.3%+8.3 PPABOVE 62%
FORKS96104-8ABOVE 48%
SURPRISE0.010.01-0.00ABOVE 37%