FINDING #1584 · UNIT ID 948245457
manycore-research/SpatialLM
[NeurIPS 2025] SpatialLM: Training Large Language Models for Structured Indoor Modeling
SURPRISE SCORE
0.00
Score Breakdown
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
5% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
38.29
ACCEL
-17.36
RETENTION
1.0%
PEAK 2026-10-11 · FORK-RETENTION 19.2% · 268 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
1,906
FOLLOWERS
333
OWNER ★
6,198
Engagement Signals
FORKS
436
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 268 / 268 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
manycore-research/SpatialLM собрал 268 звёзд за окно, тогда как у автора всего 333 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 1,906. Это даёт surprise-индекс 0.0197 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 19.2% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.
Related Findings
RANKS ABOVE 84% OF 9796 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 9796 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.010.00+0.01ABOVE 84%
VELOCITY38.293.29+35.00ABOVE 95%
RETENTION1.0%16.3%-15.2 PPABOVE 22%
FORKS436239+197ABOVE 63%
SURPRISE0.020.00+0.02ABOVE 78%