FINDING #35 · UNIT ID 1390331681
PSRben/VisionHOPE
Official PyTorch implementation of VisionHOPE: Visual Backbones as Self-Modifying Learning Systems.
SURPRISE SCORE
0.00
Score Breakdown
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
26% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
48.00
ACCEL
+32.50
RETENTION
82.3%
PEAK 2026-10-02 · FORK-RETENTION 0.0% · 144 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
88
FOLLOWERS
15
OWNER ★
734
Engagement Signals
FORKS
12
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 144 / 144 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
PSRben/VisionHOPE собрал 144 звёзд за окно, тогда как у автора всего 15 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 88. Это даёт surprise-индекс 0.37 (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 99% OF 6704 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 6704 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.390.00+0.39ABOVE 99%
VELOCITY48.005.67+42.33ABOVE 94%
RETENTION82.3%40.0%+42.3 PPABOVE 87%
FORKS12346-334ABOVE 8%
SURPRISE0.370.00+0.37ABOVE 99%