Github Trends®
766 findingsmedian surprise 0.0885window 1 day
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 1 day window ]
SOURCE: gharchive
FINDING #645 · UNIT ID 1250235788
kepengxu/PRISM-VL
PRISM-VL studies measurement-grounded VLM learning with RAW-derived Meas.-XYZ inputs, camera-conditioned grounding, and exposure-bracketed supervision transfer.
[ PYTHON ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.0809
ENGAGEMENT0.0695
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
3% 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
25.00
ACCEL
0.00
RETENTION
0.0%
PEAK 2026-07-14 · FORK-RETENTION 0.0% · 25 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
269
FOLLOWERS
37
OWNER ★
2,319

Engagement Signals

FORKS
17
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 25 / 25 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

kepengxu/PRISM-VL собрал 25 звёзд за окно, тогда как у автора всего 37 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 269. Это даёт surprise-индекс 0.0809 (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 766 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.01-0.01ABOVE 16%
VELOCITY25.0016.00+9.00ABOVE 61%
RETENTION0.0%0.0%0.0 PPABOVE 0%
FORKS1735-18ABOVE 32%
SURPRISE0.080.09-0.01ABOVE 48%