Github Trends®
9679 findingsmedian surprise 0.00864window 30 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 30 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #6152 · UNIT ID 793784055
google-research/timesfm
TimesFM (Time Series Foundation Model) is a pretrained time-series foundation model developed by Google Research for time-series forecasting.
[ PYTHON ][ ORG ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.00187
ENGAGEMENT0.34
FRESHNESS1.32
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
15% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
166.43
ACCEL
+7.87
RETENTION
12.1%
PEAK 2026-09-03 · FORK-RETENTION 40.8% · 4,993 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
89,180
FOLLOWERS
17,417
OWNER ★
271,728

Engagement Signals

FORKS
3,098
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 4,993 / 4,993 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

google-research/timesfm собрал 4,993 звёзд за окно, тогда как у автора всего 17,417 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 89,180. Это даёт surprise-индекс 0.00187 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 40.8% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация положительная — рост ещё не выдохся.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 9679 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 36%
VELOCITY166.433.80+162.63ABOVE 99%
RETENTION12.1%25.0%-12.9 PPABOVE 24%
FORKS3,098112+2,986ABOVE 97%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 20%