Github Trends®
9102 findingsmedian surprise 0.00429window 3 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 3 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #4763 · UNIT ID 1335101283
fudan-generative-vision/WAM-Diff2
Hierarchical AR-to-Diffusion Distillation for Efficient Autonomous Driving VLA
[ PYTHON ][ ORG ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.00133
ENGAGEMENT0.66
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
30% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
10.33
ACCEL
-0.50
RETENTION
79.2%
PEAK 2026-08-27 · FORK-RETENTION 77.8% · 31 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
7,738
FOLLOWERS
1,767
OWNER ★
21,018

Engagement Signals

FORKS
32
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 31 / 31 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

fudan-generative-vision/WAM-Diff2 собрал 31 звёзд за окно, тогда как у автора всего 1,767 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 7,738. Это даёт surprise-индекс 0.00133 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 77.8% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 9102 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 48%
VELOCITY10.335.67+4.67ABOVE 71%
RETENTION79.2%45.5%+33.7 PPABOVE 86%
FORKS32340-307ABOVE 15%
SURPRISE0.000.00-0.00ABOVE 30%