Github Trends®
9591 findingsmedian surprise 0.00783window 30 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 30 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #7399 · 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

SURPRISE0.000427
ENGAGEMENT0.39
FRESHNESS1.27
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
4% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
37.40
ACCEL
+1.64
RETENTION
8.9%
PEAK 2026-08-17 · FORK-RETENTION 34.4% · 1,122 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
87,603
FOLLOWERS
17,096
OWNER ★
267,189

Engagement Signals

FORKS
2,768
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 1,122 / 1,122 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

google-research/timesfm собрал 1,122 звёзд за окно, тогда как у автора всего 17,096 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 87,603. Это даёт surprise-индекс 0.000427 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 34.4% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация положительная — рост ещё не выдохся.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 9591 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 23%
VELOCITY37.403.63+33.77ABOVE 95%
RETENTION8.9%24.8%-16.0 PPABOVE 19%
FORKS2,768120+2,648ABOVE 96%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 10%