FINDING #8473 · UNIT ID 81227005
facebookresearch/faiss
A library for efficient similarity search and clustering of dense vectors.
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
5.33
ACCEL
+0.00
RETENTION
50.0%
PEAK 2026-10-10 · FORK-RETENTION 0.0% · 16 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
906,346
FOLLOWERS
37,963
OWNER ★
718,023
Engagement Signals
FORKS
4,552
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 16 / 16 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
facebookresearch/faiss собрал 16 звёзд за окно, тогда как у автора всего 37,963 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 906,346. Это даёт surprise-индекс 0.00000588 (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 2% OF 8679 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 8679 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 2%
VELOCITY5.335.67-0.33ABOVE 46%
RETENTION50.0%42.4%+7.6 PPABOVE 56%
FORKS4,552334+4,218ABOVE 92%
SURPRISE0.000.00-0.00ABOVE 2%