Github Trends®
9594 findingsmedian surprise 0.00639window 30 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 30 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #8331 · UNIT ID 1058338117
SakanaAI/DiffusionBlocks
DiffusionBlocks: Block-wise Neural Network Training via Diffusion Interpretation
[ PYTHON ][ ORG ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.000122
ENGAGEMENT0.40
FRESHNESS1.26
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
18% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
1.83
ACCEL
+0.26
RETENTION
20.5%
PEAK 2026-08-19 · FORK-RETENTION 28.6% · 55 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
14,948
FOLLOWERS
3,899
OWNER ★
35,751

Engagement Signals

FORKS
33
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 55 / 55 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

SakanaAI/DiffusionBlocks собрал 55 звёзд за окно, тогда как у автора всего 3,899 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 14,948. Это даёт surprise-индекс 0.000122 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 28.6% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация положительная — рост ещё не выдохся.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 9594 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 13%
VELOCITY1.833.57-1.73ABOVE 14%
RETENTION20.5%23.8%-3.2 PPABOVE 43%
FORKS33144-111ABOVE 19%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 6%