Github Trends®
5622 findingsmedian surprise 0.00594window 1 day
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 1 day window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #136 · UNIT ID 1349010501
huawei-bayerlab/marigold-v2
Marigold V2: Revisiting Diffusion Transformers for Monocular Depth Estimation
[ PYTHON ][ ORG ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.40
ENGAGEMENT0.32
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
34% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
93.00
ACCEL
0.00
RETENTION
0.0%
PEAK 2026-09-10 · FORK-RETENTION 0.0% · 93 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
194
FOLLOWERS
26
OWNER ★
708

Engagement Signals

FORKS
19
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 93 / 93 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

huawei-bayerlab/marigold-v2 собрал 93 звёзд за окно, тогда как у автора всего 26 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 194. Это даёт surprise-индекс 0.40 (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.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 5622 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.180.00+0.18ABOVE 98%
VELOCITY93.009.00+84.00ABOVE 96%
RETENTION0.0%0.0%0.0 PPABOVE 0%
FORKS19446-427ABOVE 9%
SURPRISE0.400.01+0.39ABOVE 98%