Github Trends®
9595 findingsmedian surprise 0.00815window 30 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 30 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #3361 · UNIT ID 1026034766
aiben-ch/LMM-Evaluation-Survey
Official repo for 'Large Multimodal Models Evaluation: A Survey'
[ ][ ORG ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.0222
ENGAGEMENT0.12
FRESHNESS1.14
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
27% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
3.80
ACCEL
-0.02
RETENTION
33.0%
PEAK 2026-08-09 · FORK-RETENTION 0.0% · 114 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
131
FOLLOWERS
11
OWNER ★
547

Engagement Signals

FORKS
13
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 114 / 114 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

aiben-ch/LMM-Evaluation-Survey собрал 114 звёзд за окно, тогда как у автора всего 11 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 131. Это даёт surprise-индекс 0.0222 (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 9595 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.010.00+0.00ABOVE 65%
VELOCITY3.803.67+0.13ABOVE 52%
RETENTION33.0%24.6%+8.4 PPABOVE 66%
FORKS13115-102ABOVE 11%
SURPRISE0.020.01+0.01ABOVE 74%