FINDING #3917 · 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)
0% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
11.00
ACCEL
-16.50
RETENTION
0.0%
PEAK 2026-07-25 · FORK-RETENTION 0.0% · 33 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
224,784
FOLLOWERS
13,425
OWNER ★
225,893
Engagement Signals
FORKS
28,557
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 33 / 33 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
pytorch/pytorch собрал 33 звёзд за окно, тогда как у автора всего 13,425 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 224,784. Это даёт surprise-индекс 0.0000489 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 0.0% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.
Related Findings
RANKS ABOVE 13% OF 4503 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 4503 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 13%
VELOCITY11.005.33+5.67ABOVE 76%
RETENTION0.0%0.0%0.0 PPABOVE 0%
FORKS28,557457+28,100ABOVE 99%
SURPRISE0.000.00-0.00ABOVE 5%