Github Trends®
9595 findingsmedian surprise 0.00815window 30 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 30 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #8731 · UNIT ID 1135148452
NVlabs/FastGen
NVIDIA FastGen: Fast Generation from Diffusion Models
[ PYTHON ][ ORG ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.0000385
ENGAGEMENT0.40
FRESHNESS1.60
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
7% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
2.40
ACCEL
-0.17
RETENTION
6.9%
PEAK 2026-07-31 · FORK-RETENTION 100.0% · 72 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
62,321
FOLLOWERS
11,232
OWNER ★
199,286

Engagement Signals

FORKS
80
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 72 / 72 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

NVlabs/FastGen собрал 72 звёзд за окно, тогда как у автора всего 11,232 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 62,321. Это даёт surprise-индекс 0.0000385 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 100.0% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 9595 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 9%
VELOCITY2.403.67-1.27ABOVE 30%
RETENTION6.9%24.6%-17.7 PPABOVE 15%
FORKS80115-35ABOVE 41%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 3%