FINDING #8356 · UNIT ID 620911108
facebookresearch/dinov2
PyTorch code and models for the DINOv2 self-supervised learning method.
SURPRISE SCORE
0.00
Score Breakdown
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
0% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
4.33
ACCEL
+1.00
RETENTION
0.0%
PEAK 2026-08-10 · FORK-RETENTION 0.0% · 13 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
901,596
FOLLOWERS
36,998
OWNER ★
721,141
Engagement Signals
FORKS
1,252
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 13 / 13 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
facebookresearch/dinov2 собрал 13 звёзд за окно, тогда как у автора всего 36,998 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 901,596. Это даёт surprise-индекс 0.00000481 (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 4% OF 8676 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 8676 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 4%
VELOCITY4.335.67-1.33ABOVE 36%
RETENTION0.0%33.3%-33.3 PPABOVE 0%
FORKS1,252339+913ABOVE 74%
SURPRISE0.000.00-0.00ABOVE 1%