FINDING #5513 · UNIT ID 590669331
google-research/tuning_playbook
A playbook for systematically maximizing the performance of deep learning models.
SURPRISE SCORE
0.00
Score Breakdown
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
0% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
5.00
ACCEL
0.00
RETENTION
0.0%
PEAK 2026-07-14 · FORK-RETENTION 0.0% · 5 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
86,122
FOLLOWERS
16,652
OWNER ★
264,091
Engagement Signals
FORKS
2,424
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 5 / 5 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
google-research/tuning_playbook собрал 5 звёзд за окно, тогда как у автора всего 16,652 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 86,122. Это даёт surprise-индекс 0.000058 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 0.0% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация положительная — рост ещё не выдохся.
Related Findings
RANKS ABOVE 8% OF 6024 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 6024 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 8%
VELOCITY5.009.00-4.00ABOVE 0%
RETENTION0.0%0.0%0.0 PPABOVE 0%
FORKS2,424495+1,929ABOVE 80%
SURPRISE0.000.00-0.00ABOVE 5%