Github Trends®
7217 findingsmedian surprise 0.0122window 90 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 90 days window ]
SOURCE: starredAt history
FINDING #4536 · UNIT ID 1147151321
thu-ml/Causal-Forcing
[ICML 2026] Official codebase for "Causal Forcing: Autoregressive Diffusion Distillation Done Right for High-Quality Real-Time Interactive Video Generation" & Causal Forcing++
[ PYTHON ][ ORG ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.00031
ENGAGEMENT0.20
FRESHNESS1.38
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
34% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
3.24
ACCEL
-0.01
RETENTION
26.8%
PEAK 2026-05-05 · FORK-RETENTION 0.0% · 292 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
10,421
FOLLOWERS
1,750
OWNER ★
34,603

Engagement Signals

FORKS
50
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 292 / 292 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

thu-ml/Causal-Forcing собрал 292 звёзд за окно, тогда как у автора всего 1,750 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 10,421. Это даёт surprise-индекс 0.00031 (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.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 7217 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 37%
VELOCITY3.243.73-0.49ABOVE 44%
RETENTION26.8%16.2%+10.7 PPABOVE 73%
FORKS5084-34ABOVE 34%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 8%