FINDING #1743 · UNIT ID 528390376
yangqy1110/Diffusion-Models
扩散模型原理和pytorch代码实现初学资料汇总
SURPRISE SCORE
0.00
Score Breakdown
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
1% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
2.67
ACCEL
-1.50
RETENTION
50.0%
PEAK 2026-07-14 · FORK-RETENTION 0.0% · 8 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
136
FOLLOWERS
22
OWNER ★
1,144
Engagement Signals
FORKS
76
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 8 / 8 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
yangqy1110/Diffusion-Models собрал 8 звёзд за окно, тогда как у автора всего 22 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 136. Это даёт surprise-индекс 0.0151 (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.
Related Findings
RANKS ABOVE 58% OF 4186 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 4186 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00+0.00ABOVE 58%
VELOCITY2.676.00-3.33ABOVE 0%
RETENTION50.0%23.7%+26.3 PPABOVE 84%
FORKS76148-72ABOVE 33%
SURPRISE0.020.01+0.00ABOVE 59%