FINDING #2935 · UNIT ID 537603333
openai/whisper
Robust Speech Recognition via Large-Scale Weak Supervision
SURPRISE SCORE
0.00
Score Breakdown
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
2% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
9.31
ACCEL
-0.09
RETENTION
5.5%
PEAK 2026-06-07 · FORK-RETENTION 3.2% · 1,675 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
1,849,715
FOLLOWERS
126,413
OWNER ★
900,322
Engagement Signals
FORKS
12,756
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
2
UNIQUE STARGAZERS 1,673 / 1,675 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
openai/whisper собрал 1,675 звёзд за окно, тогда как у автора всего 126,413 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 1,849,715. Это даёт surprise-индекс 0.00000503 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 3.2% и 2 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.
Related Findings
RANKS ABOVE 2% OF 2987 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 2987 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 2%
VELOCITY9.312.84+6.46ABOVE 87%
RETENTION5.5%6.8%-1.3 PPABOVE 43%
FORKS12,7561,068+11,688ABOVE 95%
SURPRISE0.000.00-0.00ABOVE 3%