FINDING #863 · UNIT ID 65600975
pytorch/pytorch
Tensors and Dynamic neural networks in Python with strong GPU acceleration
SURPRISE SCORE
0.00
Score Breakdown
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
0% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
1.84
ACCEL
-0.01
RETENTION
8.7%
PEAK 2026-09-06 · FORK-RETENTION 52.0% · 332 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
230,942
FOLLOWERS
13,806
OWNER ★
229,825
Engagement Signals
FORKS
32,229
ISSUE AUTH
546
PR AUTH
1,408
UNIQUE STARGAZERS 331 / 332 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
pytorch/pytorch собрал 332 звёзд за окно, тогда как у автора всего 13,806 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 230,942. Это даёт surprise-индекс 0.00000799 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 52.0% и 1954 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.
Related Findings
RANKS ABOVE 13% OF 997 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 997 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 13%
VELOCITY1.842.66-0.81ABOVE 22%
RETENTION8.7%5.6%+3.1 PPABOVE 74%
FORKS32,2292,332+29,897ABOVE 96%
SURPRISE0.000.00-0.00ABOVE 6%