FINDING #9414 · UNIT ID 1309661906
MoonshotAI/PerceptionBench
PerceptionBench: Evaluating Atomic Visual Perception in Multimodal Large Language Models
SURPRISE SCORE
0.00
Score Breakdown
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
56% OF STARS IN ARCHIVE
[BOT] SUSPECTED STAR BOT — SCORE PENALIZED. SIGNATURES:
S2 · NO EXTERNAL ISSUE/PR AUTHORS DESPITE 100+ STARS
S5 · PREDATES WINDOW, YET HALF+ OF ALL ITS STARS LANDED IN IT
Growth Telemetry
VELOCITY /D
3.70
ACCEL
-0.21
RETENTION
9.8%
PEAK 2026-07-29 · FORK-RETENTION 0.0% · 111 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
32,116
FOLLOWERS
9,397
OWNER ★
66,611
Engagement Signals
FORKS
10
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 111 / 111 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
MoonshotAI/PerceptionBench собрал 111 звёзд за окно, тогда как у автора всего 9,397 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 32,116. Это даёт surprise-индекс 0.000115 (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 9594 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 9594 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 2%
VELOCITY3.703.57+0.13ABOVE 51%
RETENTION9.8%23.8%-13.9 PPABOVE 22%
FORKS10144-134ABOVE 7%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 6%