FINDING #8225 · UNIT ID 1345606017
Tencent/WeMM-Embedding
WeMM-Embedding is a family of universal multimodal embedding models by the WeChat Vision Team at Tencent, supporting multimodal understanding and retrieval.
SURPRISE SCORE
0.00
Score Breakdown
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
71% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
88.86
ACCEL
+57.61
RETENTION
0.0%
PEAK 2026-08-28 · FORK-RETENTION 0.0% · 622 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
525,287
FOLLOWERS
14,202
OWNER ★
530,569
Engagement Signals
FORKS
53
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 622 / 622 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
Tencent/WeMM-Embedding собрал 622 звёзд за окно, тогда как у автора всего 14,202 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 525,287. Это даёт surprise-индекс 0.000169 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 0.0% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация положительная — рост ещё не выдохся.
Related Findings
RANKS ABOVE 16% OF 9760 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 9760 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 16%
VELOCITY88.863.71+85.14ABOVE 98%
RETENTION0.0%38.0%-38.0 PPABOVE 0%
FORKS5386-33ABOVE 38%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 6%