FINDING #808 · 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
1.62
ACCEL
-0.04
RETENTION
6.5%
PEAK 2026-06-05 · FORK-RETENTION 33.3% · 146 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
224,844
FOLLOWERS
13,425
OWNER ★
225,893
Engagement Signals
FORKS
28,557
ISSUE AUTH
291
PR AUTH
645
UNIQUE STARGAZERS 146 / 146 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
pytorch/pytorch собрал 146 звёзд за окно, тогда как у автора всего 13,425 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 224,844. Это даёт surprise-индекс 0.00000721 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 33.3% и 936 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.
Related Findings
RANKS ABOVE 9% OF 891 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 891 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 9%
VELOCITY1.622.86-1.23ABOVE 8%
RETENTION6.5%7.6%-1.1 PPABOVE 42%
FORKS28,5572,034+26,523ABOVE 97%
SURPRISE0.000.00-0.00ABOVE 5%