FINDING #2041 · UNIT ID 1203504681
mattmireles/gemma-tuner-multimodal
Fine-tune Gemma 4 and 3n with audio, images and text on Apple Silicon, using PyTorch and Metal Performance Shaders.
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
4.00
ACCEL
+5.00
RETENTION
0.0%
PEAK 2026-10-06 · FORK-RETENTION 0.0% · 12 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
234
FOLLOWERS
60
OWNER ★
1,739
Engagement Signals
FORKS
104
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 12 / 12 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
mattmireles/gemma-tuner-multimodal собрал 12 звёзд за окно, тогда как у автора всего 60 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 234. Это даёт surprise-индекс 0.0146 (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 75% OF 8092 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 8092 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.010.00+0.00ABOVE 75%
VELOCITY4.005.67-1.67ABOVE 30%
RETENTION0.0%35.7%-35.7 PPABOVE 0%
FORKS104325-221ABOVE 30%
SURPRISE0.010.00+0.01ABOVE 69%