Github Trends®
8833 findingsmedian surprise 0.00433window 3 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 3 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #5921 · 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

SURPRISE0.000781
ENGAGEMENT0.43
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
1% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
69.67
ACCEL
+5.00
RETENTION
0.0%
PEAK 2026-09-12 · FORK-RETENTION 0.0% · 209 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
89,162
FOLLOWERS
17,417
OWNER ★
271,728

Engagement Signals

FORKS
3,098
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 209 / 209 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

google-research/timesfm собрал 209 звёзд за окно, тогда как у автора всего 17,417 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 89,162. Это даёт surprise-индекс 0.000781 (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.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 8833 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 33%
VELOCITY69.675.67+64.00ABOVE 96%
RETENTION0.0%45.9%-45.9 PPABOVE 0%
FORKS3,098344+2,754ABOVE 88%
SURPRISE0.000.00-0.00ABOVE 21%