FINDING #1173 · 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
2.33
ACCEL
-0.05
RETENTION
19.0%
PEAK 2026-04-26 · FORK-RETENTION 71.6% · 210 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
224,202
FOLLOWERS
13,386
OWNER ★
225,470
Engagement Signals
FORKS
28,503
ISSUE AUTH
367
PR AUTH
833
UNIQUE STARGAZERS 210 / 210 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
pytorch/pytorch собрал 210 звёзд за окно, тогда как у автора всего 13,386 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 224,202. Это даёт surprise-индекс 0.0000104 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 71.6% и 1200 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.
Related Findings
RANKS ABOVE 12% OF 1335 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 1335 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 12%
VELOCITY2.332.82-0.49ABOVE 37%
RETENTION19.0%8.4%+10.6 PPABOVE 91%
FORKS28,5031,463+27,040ABOVE 97%
SURPRISE0.000.00-0.00ABOVE 6%