Github Trends®
4022 findingsmedian surprise 0.00444window 3 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 3 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #295 · UNIT ID 1413390181
THUSI-Lab/GameScaling
Scaling in Games: Continued Pre-Training for Embodied Agents in Diverse Virtual Worlds. Weights on Hugging Face.
[ PYTHON ][ ORG ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.055
ENGAGEMENT0.40
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
14% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
19.00
ACCEL
-28.50
RETENTION
0.0%
PEAK 2026-10-25 · FORK-RETENTION 0.0% · 57 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
305
FOLLOWERS
77
OWNER ★
784

Engagement Signals

FORKS
22
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 57 / 57 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

THUSI-Lab/GameScaling собрал 57 звёзд за окно, тогда как у автора всего 77 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 305. Это даёт surprise-индекс 0.055 (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 4022 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.030.00+0.03ABOVE 93%
VELOCITY19.005.67+13.33ABOVE 84%
RETENTION0.0%0.0%0.0 PPABOVE 0%
FORKS22418-395ABOVE 10%
SURPRISE0.060.00+0.05ABOVE 88%