Github Trends®
5024 findingsmedian surprise 0.0142window 3 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 3 days window ]
SOURCE: gharchive
FINDING #4235 · UNIT ID 956315778
ByteDance-Seed/VeOmni
VeOmni: Scaling Any Modality Model Training with Model-Centric Distributed Recipe Zoo
[ PYTHON ][ ORG ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.000367
ENGAGEMENT0.20
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
1% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
4.33
ACCEL
-0.50
RETENTION
50.0%
PEAK 2026-07-14 · FORK-RETENTION 0.0% · 13 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
11,783
FOLLOWERS
2,999
OWNER ★
28,924

Engagement Signals

FORKS
236
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 13 / 13 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

ByteDance-Seed/VeOmni собрал 13 звёзд за окно, тогда как у автора всего 2,999 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 11,783. Это даёт surprise-индекс 0.000367 (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 5024 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 16%
VELOCITY4.336.67-2.33ABOVE 30%
RETENTION50.0%46.5%+3.5 PPABOVE 51%
FORKS236116+120ABOVE 67%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 7%