Github Trends®
8833 findingsmedian surprise 0.00433window 3 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 3 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #3823 · UNIT ID 1349010501
huawei-bayerlab/marigold-v2
Marigold V2: Revisiting Diffusion Transformers for Monocular Depth Estimation
[ PYTHON ][ ORG ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.39
ENGAGEMENT0.31
FRESHNESS1.01
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
79% OF STARS IN ARCHIVE
[BOT] SUSPECTED STAR BOT — SCORE PENALIZED. SIGNATURES:
S2 · NO EXTERNAL ISSUE/PR AUTHORS DESPITE 100+ STARS
S5 · PREDATES WINDOW, YET HALF+ OF ALL ITS STARS LANDED IN IT

Growth Telemetry

VELOCITY /D
106.67
ACCEL
+17.50
RETENTION
0.0%
PEAK 2026-09-12 · FORK-RETENTION 0.0% · 320 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
236
FOLLOWERS
34
OWNER ★
840

Engagement Signals

FORKS
28
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 320 / 320 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

huawei-bayerlab/marigold-v2 собрал 320 звёзд за окно, тогда как у автора всего 34 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 236. Это даёт surprise-индекс 0.39 (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 57%
VELOCITY106.675.67+101.00ABOVE 98%
RETENTION0.0%45.9%-45.9 PPABOVE 0%
FORKS28343-315ABOVE 13%
SURPRISE0.390.00+0.38ABOVE 99%