FINDING #7860 · UNIT ID 81227005
facebookresearch/faiss
A library for efficient similarity search and clustering of dense vectors.
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
5.67
ACCEL
+1.00
RETENTION
85.7%
PEAK 2026-10-11 · FORK-RETENTION 0.0% · 17 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
906,787
FOLLOWERS
37,993
OWNER ★
718,210
Engagement Signals
FORKS
4,554
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 17 / 17 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
facebookresearch/faiss собрал 17 звёзд за окно, тогда как у автора всего 37,993 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 906,787. Это даёт surprise-индекс 0.00000625 (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 8038 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 8038 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 2%
VELOCITY5.675.670.00ABOVE 47%
RETENTION85.7%14.3%+71.4 PPABOVE 92%
FORKS4,554333+4,222ABOVE 91%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 1%