FINDING #2248 · UNIT ID 65600975
pytorch/pytorch
Tensors and Dynamic neural networks in Python with strong GPU acceleration
SURPRISE SCORE
0.00
Score Breakdown
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
1% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
4.67
ACCEL
-0.06
RETENTION
20.1%
PEAK 2026-02-19 · FORK-RETENTION 73.2% · 841 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
224,844
FOLLOWERS
13,425
OWNER ★
225,893
Engagement Signals
FORKS
28,557
ISSUE AUTH
1,051
PR AUTH
2,546
UNIQUE STARGAZERS 839 / 841 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
pytorch/pytorch собрал 841 звёзд за окно, тогда как у автора всего 13,425 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 224,844. Это даёт surprise-индекс 0.0000208 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 73.2% и 3597 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.
Related Findings
RANKS ABOVE 12% OF 2559 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 2559 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 12%
VELOCITY4.672.88+1.79ABOVE 72%
RETENTION20.1%6.3%+13.8 PPABOVE 94%
FORKS28,5571,183+27,374ABOVE 98%
SURPRISE0.000.00-0.00ABOVE 6%