FINDING #9071 · 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)
19% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
5.14
ACCEL
-0.43
RETENTION
58.3%
PEAK 2026-08-22 · FORK-RETENTION 71.4% · 36 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
524,769
FOLLOWERS
29,451
OWNER ★
414,853
Engagement Signals
FORKS
33
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 36 / 36 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
NVIDIA/TensorRT-Model-Connect собрал 36 звёзд за окно, тогда как у автора всего 29,451 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 524,769. Это даёт surprise-индекс 0.0000098 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 71.4% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.
Related Findings
RANKS ABOVE 7% OF 9760 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 9760 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 7%
VELOCITY5.143.71+1.43ABOVE 61%
RETENTION58.3%38.0%+20.3 PPABOVE 78%
FORKS3386-53ABOVE 28%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 1%