Github Trends®
9558 findingsmedian surprise 0.00429window 3 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 3 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #8953 · UNIT ID 1021587722
facebookresearch/sam3
The repository provides code for running inference and finetuning with the Meta Segment Anything Model 3 (SAM 3), links for downloading the trained model checkpoints, and example notebooks that show how to use the model.
[ PYTHON ][ ORG ][ VERIFIED ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.0000164
ENGAGEMENT0.38
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
0% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
14.67
ACCEL
-1.50
RETENTION
87.5%
PEAK 2026-08-26 · FORK-RETENTION 100.0% · 44 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
896,153
FOLLOWERS
37,205
OWNER ★
714,214

Engagement Signals

FORKS
1,742
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 44 / 44 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

facebookresearch/sam3 собрал 44 звёзд за окно, тогда как у автора всего 37,205 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 896,153. Это даёт surprise-индекс 0.0000164 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 100.0% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 9558 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 6%
VELOCITY14.675.67+9.00ABOVE 80%
RETENTION87.5%42.9%+44.6 PPABOVE 91%
FORKS1,742333+1,409ABOVE 80%
SURPRISE0.000.00-0.00ABOVE 3%