FINDING #5398 · 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
114.33
ACCEL
-31.50
RETENTION
0.0%
PEAK 2026-10-11 · FORK-RETENTION 0.0% · 343 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
230,942
FOLLOWERS
13,806
OWNER ★
229,825
Engagement Signals
FORKS
32,229
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 343 / 343 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
pytorch/pytorch собрал 343 звёзд за окно, тогда как у автора всего 13,806 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 230,942. Это даёт surprise-индекс 0.000495 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 0.0% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.
Related Findings
RANKS ABOVE 33% OF 8038 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 8038 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 33%
VELOCITY114.335.67+108.67ABOVE 97%
RETENTION0.0%14.3%-14.3 PPABOVE 0%
FORKS32,229333+31,897ABOVE 99%
SURPRISE0.000.01-0.00ABOVE 15%