FINDING #785 · UNIT ID 1394821808
flowhmr/flowhmr
Official implementation of FlowHMR, a generative model for physically plausible motion capture from monocular video.
SURPRISE SCORE
0.00
Score Breakdown
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
37% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
3.71
ACCEL
+2.79
RETENTION
0.0%
PEAK 2026-10-06 · FORK-RETENTION 0.0% · 26 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
9
FOLLOWERS
2
OWNER ★
70
Engagement Signals
FORKS
2
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 26 / 26 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
flowhmr/flowhmr собрал 26 звёзд за окно, тогда как у автора всего 2 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 9. Это даёт surprise-индекс 0.0758 (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 92% OF 9784 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 9784 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.020.00+0.02ABOVE 92%
VELOCITY3.713.43+0.29ABOVE 52%
RETENTION0.0%38.9%-38.9 PPABOVE 0%
FORKS2162-160ABOVE 2%
SURPRISE0.080.01+0.07ABOVE 94%