FINDING #7905 · UNIT ID 620911108
facebookresearch/dinov2
PyTorch code and models for the DINOv2 self-supervised learning method.
SURPRISE SCORE
0.00
Score Breakdown
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
0% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
1.57
ACCEL
+0.64
RETENTION
0.0%
PEAK 2026-10-18 · FORK-RETENTION 0.0% · 11 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
908,340
FOLLOWERS
38,079
OWNER ★
719,025
Engagement Signals
FORKS
1,282
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 11 / 11 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
facebookresearch/dinov2 собрал 11 звёзд за окно, тогда как у автора всего 38,079 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 908,340. Это даёт surprise-индекс 0.00000173 (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 2% OF 8058 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 8058 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 2%
VELOCITY1.573.14-1.57ABOVE 8%
RETENTION0.0%22.2%-22.2 PPABOVE 0%
FORKS1,282260+1,022ABOVE 78%
SURPRISE0.000.00-0.00ABOVE 1%