Github Trends®
259 findingsmedian surprise 0.00019window 90 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 90 days window ]
SOURCE: gharchive
FINDING #214 · 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

SURPRISE0.0000232
ENGAGEMENT0.97
FRESHNESS1.30
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
1% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
2.03
ACCEL
-0.07
RETENTION
7.2%
PEAK 2026-06-18 · FORK-RETENTION 65.4% · 183 STARS / WINDOW

Author Audience

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

Engagement Signals

FORKS
2,768
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
2
UNIQUE STARGAZERS 183 / 183 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

google-research/timesfm собрал 183 звёзд за окно, тогда как у автора всего 17,096 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 87,603. Это даёт surprise-индекс 0.0000232 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 65.4% и 2 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 259 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 17%
VELOCITY2.032.47-0.43ABOVE 31%
RETENTION7.2%6.7%+0.5 PPABOVE 54%
FORKS2,7684,382-1,614ABOVE 35%
SURPRISE0.000.00-0.00ABOVE 14%