Github Trends®
4503 findingsmedian surprise 0.00322window 3 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 3 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #4192 · UNIT ID 176982014
NVIDIA/Megatron-LM
Ongoing research training transformer models at scale
[ PYTHON ][ ORG ][ VERIFIED ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.0000195
ENGAGEMENT0.64
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
0% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
9.67
ACCEL
-1.00
RETENTION
70.8%
PEAK 2026-07-25 · FORK-RETENTION 75.0% · 29 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
495,419
FOLLOWERS
28,361
OWNER ★
394,318

Engagement Signals

FORKS
4,290
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 29 / 29 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

NVIDIA/Megatron-LM собрал 29 звёзд за окно, тогда как у автора всего 28,361 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 495,419. Это даёт surprise-индекс 0.0000195 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 75.0% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 4503 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 7%
VELOCITY9.675.33+4.33ABOVE 72%
RETENTION70.8%0.0%+70.8 PPABOVE 88%
FORKS4,290457+3,833ABOVE 88%
SURPRISE0.000.00-0.00ABOVE 3%