FINDING #841 · UNIT ID 1026034766
aiben-ch/LMM-Evaluation-Survey
Official repo for 'Large Multimodal Models Evaluation: A Survey'
SURPRISE SCORE
0.00
Score Breakdown
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
53% OF STARS IN ARCHIVE
[BOT] SUSPECTED STAR BOT — SCORE PENALIZED. SIGNATURES:
S2 · NO EXTERNAL ISSUE/PR AUTHORS DESPITE 100+ STARS
S5 · PREDATES WINDOW, YET HALF+ OF ALL ITS STARS LANDED IN IT
Growth Telemetry
VELOCITY /D
4.00
ACCEL
+0.20
RETENTION
57.8%
PEAK 2026-06-29 · FORK-RETENTION 0.0% · 120 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
92
FOLLOWERS
10
OWNER ★
359
Engagement Signals
FORKS
12
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 120 / 120 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
aiben-ch/LMM-Evaluation-Survey собрал 120 звёзд за окно, тогда как у автора всего 10 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 92. Это даёт surprise-индекс 0.0303 (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 17% OF 1013 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 1013 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 17%
VELOCITY4.007.20-3.20ABOVE 30%
RETENTION57.8%30.8%+27.0 PPABOVE 89%
FORKS1256-44ABOVE 22%
SURPRISE0.030.03-0.00ABOVE 47%