FINDING #3411 · UNIT ID 134999697
higgsfield-ai/higgsfield
Fault-tolerant, highly scalable GPU orchestration, and a machine learning framework designed for training models with billions to trillions of parameters
SURPRISE SCORE
0.00
Score Breakdown
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
1% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
16.33
ACCEL
-0.50
RETENTION
94.1%
PEAK 2026-10-10 · FORK-RETENTION 87.5% · 49 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
4,302
FOLLOWERS
1,046
OWNER ★
8,141
Engagement Signals
FORKS
1,074
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 49 / 49 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
higgsfield-ai/higgsfield собрал 49 звёзд за окно, тогда как у автора всего 1,046 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 4,302. Это даёт surprise-индекс 0.00376 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 87.5% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.
Related Findings
RANKS ABOVE 58% OF 8038 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 8038 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00+0.00ABOVE 58%
VELOCITY16.335.67+10.67ABOVE 81%
RETENTION94.1%14.3%+79.8 PPABOVE 95%
FORKS1,074333+742ABOVE 72%
SURPRISE0.000.01-0.00ABOVE 44%