Github Trends®
1696 findingsmedian surprise 0.00059window 180 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 180 days window ]
SOURCE: gharchive
FINDING #1312 · UNIT ID 793784055
google-research/timesfm
TimesFM (Time Series Foundation Model) is a pretrained time-series foundation model developed by Google Research for time-series forecasting.
[ PYTHON ][ ORG ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.000119
ENGAGEMENT0.62
FRESHNESS1.39
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
7% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
10.42
ACCEL
-0.17
RETENTION
3.7%
PEAK 2026-04-02 · FORK-RETENTION 74.4% · 1,875 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
87,630
FOLLOWERS
17,096
OWNER ★
267,189

Engagement Signals

FORKS
2,768
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
15
UNIQUE STARGAZERS 1,870 / 1,875 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

google-research/timesfm собрал 1,875 звёзд за окно, тогда как у автора всего 17,096 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 87,630. Это даёт surprise-индекс 0.000119 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 74.4% и 15 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 1696 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 23%
VELOCITY10.422.82+7.59ABOVE 88%
RETENTION3.7%4.8%-1.1 PPABOVE 38%
FORKS2,7681,584+1,185ABOVE 65%
SURPRISE0.000.00-0.00ABOVE 21%