Github Trends®
6024 findingsmedian surprise 0.00474window 1 day
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 1 day window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #4747 · UNIT ID 1250235788
kepengxu/PRISM-VL
PRISM-VL studies measurement-grounded VLM learning with RAW-derived Meas.-XYZ inputs, camera-conditioned grounding, and exposure-bracketed supervision transfer.
[ PYTHON ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.0874
ENGAGEMENT0.0695
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
3% OF STARS IN ARCHIVE
[BOT] SUSPECTED STAR BOT — SCORE PENALIZED. SIGNATURES:
S2 · NO EXTERNAL ISSUE/PR AUTHORS DESPITE 100+ STARS
S10 · S10

Growth Telemetry

VELOCITY /D
27.00
ACCEL
0.00
RETENTION
0.0%
PEAK 2026-07-14 · FORK-RETENTION 0.0% · 27 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
269
FOLLOWERS
37
OWNER ★
2,319

Engagement Signals

FORKS
17
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 27 / 27 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

kepengxu/PRISM-VL собрал 27 звёзд за окно, тогда как у автора всего 37 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 269. Это даёт surprise-индекс 0.0874 (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 6024 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 21%
VELOCITY27.009.00+18.00ABOVE 83%
RETENTION0.0%0.0%0.0 PPABOVE 0%
FORKS17495-478ABOVE 6%
SURPRISE0.090.00+0.08ABOVE 92%