Github Trends®
6892 findingsmedian surprise 0.0109window 7 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 7 days window ]
SOURCE: gharchive
FINDING #6183 · UNIT ID 799816731
google-ai-edge/litert-torch
Support PyTorch model conversion with LiteRT.
[ JUPYTER NOTEBOOK ][ ORG ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.0000925
ENGAGEMENT0.20
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
1% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
2.14
ACCEL
+0.07
RETENTION
22.9%
PEAK 2026-07-10 · FORK-RETENTION 0.0% · 15 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
23,138
FOLLOWERS
4,045
OWNER ★
75,242

Engagement Signals

FORKS
173
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 15 / 15 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

google-ai-edge/litert-torch собрал 15 звёзд за окно, тогда как у автора всего 4,045 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 23,138. Это даёт surprise-индекс 0.0000925 (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.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 6892 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 10%
VELOCITY2.144.14-2.00ABOVE 23%
RETENTION22.9%40.6%-17.8 PPABOVE 27%
FORKS17389+84ABOVE 67%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 4%