Github Trends®
9558 findingsmedian surprise 0.00429window 3 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 3 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #7779 · 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

SURPRISE0.000167
ENGAGEMENT0.56
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
0% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
14.67
ACCEL
-11.00
RETENTION
28.6%
PEAK 2026-08-26 · FORK-RETENTION 50.0% · 44 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 44 / 44 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

google-research/timesfm собрал 44 звёзд за окно, тогда как у автора всего 17,096 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 87,603. Это даёт surprise-индекс 0.000167 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 50.0% 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 19%
VELOCITY14.675.67+9.00ABOVE 80%
RETENTION28.6%42.9%-14.3 PPABOVE 38%
FORKS2,768333+2,435ABOVE 87%
SURPRISE0.000.00-0.00ABOVE 9%