FINDING #3551 · UNIT ID 924725391
WujiangXu/A-mem
The code for NeurIPS 2025 paper "A-Mem: Agentic Memory for LLM Agents"
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
2.00
ACCEL
-0.04
RETENTION
50.0%
PEAK 2026-10-13 · FORK-RETENTION 0.0% · 14 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
266
FOLLOWERS
105
OWNER ★
1,611
Engagement Signals
FORKS
106
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 14 / 14 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
WujiangXu/A-mem собрал 14 звёзд за окно, тогда как у автора всего 105 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 266. Это даёт surprise-индекс 0.00653 (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 63% OF 9651 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 9651 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00+0.00ABOVE 63%
VELOCITY2.003.14-1.14ABOVE 24%
RETENTION50.0%16.7%+33.3 PPABOVE 83%
FORKS106277-171ABOVE 33%
SURPRISE0.010.00+0.00ABOVE 61%