Github Trends®
9558 findingsmedian surprise 0.00429window 3 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 3 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #8613 · UNIT ID 1271618207
google-research/tabfm
TabFM (Tabular Foundation Model) is a pretrained tabular foundation model developed by Google Research for tabular data regression and classification.
[ PYTHON ][ ORG ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.0000609
ENGAGEMENT0.40
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
5.33
ACCEL
-1.00
RETENTION
64.3%
PEAK 2026-08-26 · FORK-RETENTION 0.0% · 16 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
87,603
FOLLOWERS
17,096
OWNER ★
267,147

Engagement Signals

FORKS
263
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 16 / 16 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

google-research/tabfm собрал 16 звёзд за окно, тогда как у автора всего 17,096 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 87,603. Это даёт surprise-индекс 0.0000609 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 0.0% 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 10%
VELOCITY5.335.67-0.33ABOVE 46%
RETENTION64.3%42.9%+21.4 PPABOVE 72%
FORKS263333-70ABOVE 45%
SURPRISE0.000.00-0.00ABOVE 5%