Github Trends®
9789 findingsmedian surprise 0.00728window 7 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 7 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #6525 · 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

SURPRISE0.00175
ENGAGEMENT0.36
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
3% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
156.29
ACCEL
-36.46
RETENTION
37.7%
PEAK 2026-09-08 · FORK-RETENTION 36.4% · 1,094 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 1,094 / 1,094 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

google-research/timesfm собрал 1,094 звёзд за окно, тогда как у автора всего 17,417 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 89,180. Это даёт surprise-индекс 0.00175 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 36.4% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 9789 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 33%
VELOCITY156.293.43+152.86ABOVE 99%
RETENTION37.7%37.5%+0.2 PPABOVE 50%
FORKS3,098120+2,978ABOVE 97%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 22%