FINDING #8914 · UNIT ID 378010497
microsoft/LoRA
Code for loralib, an implementation of "LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models"
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
4.67
ACCEL
-1.00
RETENTION
50.0%
PEAK 2026-08-20 · FORK-RETENTION 0.0% · 14 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
3,809,038
FOLLOWERS
128,152
OWNER ★
2,746,251
Engagement Signals
FORKS
923
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 14 / 14 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
microsoft/LoRA собрал 14 звёзд за окно, тогда как у автора всего 128,152 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 3,809,038. Это даёт surprise-индекс 0.00000123 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 0.0% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.
Related Findings
RANKS ABOVE 2% OF 9125 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 9125 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 2%
VELOCITY4.675.33-0.67ABOVE 41%
RETENTION50.0%20.6%+29.4 PPABOVE 65%
FORKS923343+580ABOVE 69%
SURPRISE0.000.00-0.00ABOVE 0%