FINDING #6941 · UNIT ID 861761349
microsoft/MoGe
[CVPR'25 Oral] MoGe: Unlocking Accurate Monocular Geometry Estimation for Open-Domain Images with Optimal Training Supervision
SURPRISE SCORE
0.00
Score Breakdown
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
9% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
2.59
ACCEL
+0.02
RETENTION
38.6%
PEAK 2026-06-10 · FORK-RETENTION 0.0% · 233 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
3,717,076
FOLLOWERS
125,249
OWNER ★
2,682,997
Engagement Signals
FORKS
204
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 233 / 233 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
microsoft/MoGe собрал 233 звёзд за окно, тогда как у автора всего 125,249 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 3,717,076. Это даёт surprise-индекс <0.000001 (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 3% OF 7165 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 7165 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 3%
VELOCITY2.593.71-1.12ABOVE 33%
RETENTION38.6%15.4%+23.2 PPABOVE 92%
FORKS20484+120ABOVE 72%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 0%