Github Trends®
9760 findingsmedian surprise 0.0099window 7 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 7 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #7636 · 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

SURPRISE0.00036
ENGAGEMENT0.41
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
31.57
ACCEL
-4.82
RETENTION
23.1%
PEAK 2026-08-24 · FORK-RETENTION 55.2% · 221 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 221 / 221 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

google-research/timesfm собрал 221 звёзд за окно, тогда как у автора всего 17,096 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 87,603. Это даёт surprise-индекс 0.00036 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 55.2% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 9760 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 22%
VELOCITY31.573.71+27.86ABOVE 92%
RETENTION23.1%38.0%-14.9 PPABOVE 29%
FORKS2,76886+2,682ABOVE 97%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 9%