Github Trends®
3538 findingsmedian surprise 0.00209window 7 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 7 days window ]
SOURCE: gharchive
FINDING #1947 · UNIT ID 1280833415
om-ai-lab/VLX-Seek
VLX-Seek is a device-native vision-language model that enables machines to see, understand, and reason about the visual world with high precision.
[ PYTHON ][ ORG ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.000726
ENGAGEMENT0.76
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
3% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
3.29
ACCEL
-0.32
RETENTION
40.0%
PEAK 2026-09-12 · FORK-RETENTION 37.5% · 23 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
4,484
FOLLOWERS
960
OWNER ★
12,819

Engagement Signals

FORKS
120
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 23 / 23 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

om-ai-lab/VLX-Seek собрал 23 звёзд за окно, тогда как у автора всего 960 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 4,484. Это даёт surprise-индекс 0.000726 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 37.5% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 3538 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 45%
VELOCITY3.292.57+0.71ABOVE 60%
RETENTION40.0%20.6%+19.4 PPABOVE 88%
FORKS120358-238ABOVE 35%
SURPRISE0.000.00-0.00ABOVE 36%