Github Trends®
9558 findingsmedian surprise 0.00429window 3 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 3 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #1230 · UNIT ID 1337432630
yanght27/GPU-Perf-Playground
GPU 性能与 AI Infra 学习项目:CUDA/Triton 算子、NCU/NSYS、vLLM/SGLang/TRT-LLM/ms-swift、PyTorch/DeepSpeed/ms-swift 训练、并行架构
[ PYTHON ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.14
ENGAGEMENT0.043
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
23% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
7.00
ACCEL
+6.00
RETENTION
0.0%
PEAK 2026-08-28 · FORK-RETENTION 0.0% · 21 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
9
FOLLOWERS
0
OWNER ★
93

Engagement Signals

FORKS
1
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 21 / 21 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

yanght27/GPU-Perf-Playground собрал 21 звёзд за окно, тогда как у автора всего 0 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 9. Это даёт surprise-индекс 0.14 (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.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 9558 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.010.00+0.01ABOVE 87%
VELOCITY7.005.67+1.33ABOVE 58%
RETENTION0.0%42.9%-42.9 PPABOVE 0%
FORKS1333-332ABOVE 2%
SURPRISE0.140.00+0.14ABOVE 96%