Github Trends®
3194 findingsmedian surprise 0.0165window 1 day
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 1 day window ]
SOURCE: gharchive
FINDING #3060 · UNIT ID 1096155917
HUST-SLOW/MuSc-V2
[TPAMI2026] MuSc-V2: Zero-Shot Multimodal Industrial Anomaly Classification and Segmentation with Mutual Scoring of Unlabeled Samples. Paper is avaliable at https://arxiv.org/abs/2511.10047
[ PYTHON ][ ORG ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.0175
ENGAGEMENT0.0153
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
2% OF STARS IN ARCHIVE
[BOT] SUSPECTED STAR BOT — SCORE PENALIZED. SIGNATURES:
S2 · NO EXTERNAL ISSUE/PR AUTHORS DESPITE 100+ STARS
S10 · S10

Growth Telemetry

VELOCITY /D
5.00
ACCEL
0.00
RETENTION
0.0%
PEAK 2026-07-15 · FORK-RETENTION 0.0% · 5 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
246
FOLLOWERS
58
OWNER ★
652

Engagement Signals

FORKS
1
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 5 / 5 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

HUST-SLOW/MuSc-V2 собрал 5 звёзд за окно, тогда как у автора всего 58 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 246. Это даёт surprise-индекс 0.0175 (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 3194 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 4%
VELOCITY5.0010.00-5.00ABOVE 0%
RETENTION0.0%0.0%0.0 PPABOVE 0%
FORKS1176-175ABOVE 1%
SURPRISE0.020.02+0.00ABOVE 51%