FINDING #5891 · 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
6.33
ACCEL
+2.00
RETENTION
54.5%
PEAK 2026-08-10 · FORK-RETENTION 37.5% · 19 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
10,004
FOLLOWERS
1,021
OWNER ★
39,812
Engagement Signals
FORKS
3,734
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 19 / 19 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
jax-ml/jax собрал 19 звёзд за окно, тогда как у автора всего 1,021 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 10,004. Это даёт surprise-индекс 0.000631 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 37.5% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация положительная — рост ещё не выдохся.
Related Findings
RANKS ABOVE 35% OF 9133 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 9133 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 35%
VELOCITY6.335.67+0.67ABOVE 53%
RETENTION54.5%37.5%+17.0 PPABOVE 63%
FORKS3,734327+3,407ABOVE 90%
SURPRISE0.000.00-0.00ABOVE 18%