Github Trends®
9651 findingsmedian surprise 0.00326window 7 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 7 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #5881 · UNIT ID 733802106
fla-org/flash-linear-attention
🚀 Efficient implementations for emerging model architectures
[ PYTHON ][ ORG ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.00079
ENGAGEMENT0.82
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
0% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
1.86
ACCEL
-0.43
RETENTION
14.3%
PEAK 2026-10-12 · FORK-RETENTION 40.0% · 13 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
2,311
FOLLOWERS
399
OWNER ★
7,566

Engagement Signals

FORKS
778
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 13 / 13 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

fla-org/flash-linear-attention собрал 13 звёзд за окно, тогда как у автора всего 399 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 2,311. Это даёт surprise-индекс 0.00079 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 40.0% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 9651 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 39%
VELOCITY1.863.14-1.29ABOVE 20%
RETENTION14.3%16.7%-2.4 PPABOVE 44%
FORKS778277+501ABOVE 70%
SURPRISE0.000.00-0.00ABOVE 27%