FINDING #9024 · UNIT ID 1216320259
NVIDIA/TensorRT-Model-Connect
From PyTorch model to end-to-end TensorRT inference experience in two commands—AI-native, cross-platform, and built for the best possible user experience.
SURPRISE SCORE
0.00
Score Breakdown
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
8% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
5.00
ACCEL
-2.50
RETENTION
43.8%
PEAK 2026-08-26 · FORK-RETENTION 80.0% · 15 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
524,518
FOLLOWERS
29,451
OWNER ★
414,853
Engagement Signals
FORKS
33
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 15 / 15 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
NVIDIA/TensorRT-Model-Connect собрал 15 звёзд за окно, тогда как у автора всего 29,451 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 524,518. Это даёт surprise-индекс 0.00000953 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 80.0% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.
Related Findings
RANKS ABOVE 6% OF 9558 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 9558 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 6%
VELOCITY5.005.67-0.67ABOVE 43%
RETENTION43.8%42.9%+0.9 PPABOVE 51%
FORKS33333-300ABOVE 15%
SURPRISE0.000.00-0.00ABOVE 2%