Github Trends®
9789 findingsmedian surprise 0.00728window 7 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 7 days window ]
SOURCE: own snapshots
РЕПО НЕТ В ОКНЕ 1D. ПОКАЗАН FINDING ИЗ ОКНА 7D (7 days) — РАНГ #1444.
FINDING #1444 · UNIT ID 1349577647
MLO-lab/LeVJEPA
Efficient & Scalable Video Pretraining without the Heuristics
[ JUPYTER NOTEBOOK ][ ORG ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.0303
ENGAGEMENT0.29
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
17% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
5.14
ACCEL
-0.04
RETENTION
21.4%
PEAK 2026-09-09 · FORK-RETENTION 0.0% · 36 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
130
FOLLOWERS
27
OWNER ★
380

Engagement Signals

FORKS
11
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 36 / 36 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

MLO-lab/LeVJEPA собрал 36 звёзд за окно, тогда как у автора всего 27 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 130. Это даёт surprise-индекс 0.0303 (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.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 9789 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.010.00+0.01ABOVE 85%
VELOCITY5.143.43+1.71ABOVE 63%
RETENTION21.4%37.5%-16.1 PPABOVE 27%
FORKS11119-108ABOVE 10%
SURPRISE0.030.01+0.02ABOVE 82%