FINDING #2622 · 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)
1% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
5.43
ACCEL
-0.06
RETENTION
21.9%
PEAK 2026-02-19 · FORK-RETENTION 61.7% · 977 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
224,202
FOLLOWERS
13,386
OWNER ★
225,470
Engagement Signals
FORKS
28,503
ISSUE AUTH
1,194
PR AUTH
2,898
UNIQUE STARGAZERS 974 / 977 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
pytorch/pytorch собрал 977 звёзд за окно, тогда как у автора всего 13,386 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 224,202. Это даёт surprise-индекс 0.0000242 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 61.7% и 4092 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.
Related Findings
RANKS ABOVE 12% 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 12%
VELOCITY5.432.84+2.58ABOVE 77%
RETENTION21.9%6.8%+15.0 PPABOVE 94%
FORKS28,5031,068+27,435ABOVE 98%
SURPRISE0.000.00-0.00ABOVE 7%