FINDING #9056 · UNIT ID 1216320259
NVIDIA/TensorRT-Model-Connect
From PyTorch model to end-to-end TensorRT inference experience in two commands—AI-native, cross-platform, and built for the best possible user experience.
SURPRISE SCORE
0.00
Score Breakdown
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
15% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
4.14
ACCEL
-0.57
RETENTION
37.5%
PEAK 2026-08-26 · FORK-RETENTION 61.5% · 29 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
525,502
FOLLOWERS
29,476
OWNER ★
415,380
Engagement Signals
FORKS
35
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 29 / 29 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
NVIDIA/TensorRT-Model-Connect собрал 29 звёзд за окно, тогда как у автора всего 29,476 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 525,502. Это даёт surprise-индекс 0.00000788 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 61.5% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.
Related Findings
RANKS ABOVE 7% OF 9755 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 9755 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 7%
VELOCITY4.143.71+0.43ABOVE 53%
RETENTION37.5%37.5%0.0 PPABOVE 50%
FORKS3590-55ABOVE 28%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 1%