FINDING #6710 · UNIT ID 861761349
microsoft/MoGe
[CVPR'25 Oral] MoGe: Unlocking Accurate Monocular Geometry Estimation for Open-Domain Images with Optimal Training Supervision
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
2.86
ACCEL
-0.21
RETENTION
31.0%
PEAK 2026-07-09 · FORK-RETENTION 0.0% · 20 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
3,715,576
FOLLOWERS
125,249
OWNER ★
2,681,527
Engagement Signals
FORKS
204
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 20 / 20 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
microsoft/MoGe собрал 20 звёзд за окно, тогда как у автора всего 125,249 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 3,715,576. Это даёт surprise-индекс <0.000001 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 0.0% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.
Related Findings
RANKS ABOVE 3% OF 6892 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 6892 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 3%
VELOCITY2.864.14-1.29ABOVE 36%
RETENTION31.0%40.6%-9.7 PPABOVE 35%
FORKS20489+115ABOVE 71%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 0%