FINDING #4415 · UNIT ID 154739597
jax-ml/jax
Composable transformations of Python+NumPy programs: differentiate, vectorize, JIT to GPU/TPU, and more
SURPRISE SCORE
0.00
Score Breakdown
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
0% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
6.00
ACCEL
0.00
RETENTION
0.0%
PEAK 2026-08-11 · FORK-RETENTION 0.0% · 6 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
10,002
FOLLOWERS
1,021
OWNER ★
39,812
Engagement Signals
FORKS
3,734
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 6 / 6 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
jax-ml/jax собрал 6 звёзд за окно, тогда как у автора всего 1,021 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 10,002. Это даёт surprise-индекс 0.000597 (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.
Related Findings
RANKS ABOVE 26% OF 5990 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 5990 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 26%
VELOCITY6.009.00-3.00ABOVE 17%
RETENTION0.0%0.0%0.0 PPABOVE 0%
FORKS3,734444+3,290ABOVE 88%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 15%