FINDING #2871 · UNIT ID 1390181962
chenkangjie1123/VGGT-Diff
Official implementation of the paper "VGGT-Diff: Visual Geometry Meets Diffusion for Sparse-View Novel View Synthesis."
SURPRISE SCORE
0.00
Score Breakdown
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
16% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
1.86
ACCEL
+0.68
RETENTION
40.0%
PEAK 2026-10-11 · FORK-RETENTION 0.0% · 13 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
27
FOLLOWERS
10
OWNER ★
169
Engagement Signals
FORKS
7
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 13 / 13 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
chenkangjie1123/VGGT-Diff собрал 13 звёзд за окно, тогда как у автора всего 10 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 27. Это даёт surprise-индекс 0.0278 (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 71% OF 9747 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 9747 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.010.00+0.00ABOVE 71%
VELOCITY1.863.57-1.71ABOVE 17%
RETENTION40.0%33.3%+6.7 PPABOVE 59%
FORKS7104-97ABOVE 7%
SURPRISE0.030.01+0.02ABOVE 78%