Github Trends®
9755 findingsmedian surprise 0.00933window 7 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 7 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #1246 · UNIT ID 1323003537
teee000/LiLa-WAM
LiLa-WAM: Lightweight Latent Reasoning World-Action Model for Robotic Manipulation
[ PYTHON ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.0316
ENGAGEMENT0.54
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
13% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
2.00
ACCEL
-0.89
RETENTION
16.7%
PEAK 2026-08-24 · FORK-RETENTION 0.0% · 14 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
23
FOLLOWERS
7
OWNER ★
163

Engagement Signals

FORKS
10
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 14 / 14 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

teee000/LiLa-WAM собрал 14 звёзд за окно, тогда как у автора всего 7 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 23. Это даёт surprise-индекс 0.0316 (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.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 9755 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.020.00+0.01ABOVE 87%
VELOCITY2.003.71-1.71ABOVE 21%
RETENTION16.7%37.5%-20.8 PPABOVE 22%
FORKS1090-80ABOVE 13%
SURPRISE0.030.01+0.02ABOVE 79%