Github Trends®
1335 findingsmedian surprise 0.00061window 90 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 90 days window ]
SOURCE: gharchive
FINDING #1086 · 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

SURPRISE0.0000642
ENGAGEMENT0.65
FRESHNESS1.37
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
2% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
5.53
ACCEL
-0.10
RETENTION
13.4%
PEAK 2026-04-26 · FORK-RETENTION 67.7% · 498 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
86,124
FOLLOWERS
16,653
OWNER ★
264,091

Engagement Signals

FORKS
2,610
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
7
UNIQUE STARGAZERS 496 / 498 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

google-research/timesfm собрал 498 звёзд за окно, тогда как у автора всего 16,653 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 86,124. Это даёт surprise-индекс 0.0000642 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 67.7% и 7 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 1335 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 19%
VELOCITY5.532.82+2.71ABOVE 77%
RETENTION13.4%8.4%+5.0 PPABOVE 71%
FORKS2,6101,463+1,147ABOVE 63%
SURPRISE0.000.00-0.00ABOVE 15%