FINDING #256 · 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.
SURPRISE SCORE
0.00
Score Breakdown
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
99% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
10.74
ACCEL
+0.31
RETENTION
26.0%
PEAK 2026-05-28 · FORK-RETENTION 0.0% · 967 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
269
FOLLOWERS
37
OWNER ★
2,319
Engagement Signals
FORKS
17
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 967 / 967 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
kepengxu/PRISM-VL собрал 967 звёзд за окно, тогда как у автора всего 37 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 269. Это даёт surprise-индекс 0.0348 (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 66% OF 751 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 751 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.010.00+0.01ABOVE 66%
VELOCITY10.746.61+4.13ABOVE 62%
RETENTION26.0%22.2%+3.8 PPABOVE 58%
FORKS1797-80ABOVE 15%
SURPRISE0.030.03+0.01ABOVE 62%