FINDING #4641 · UNIT ID 953552618
afshinea/stanford-cme-295-transformers-large-language-models
VIP cheatsheet for Stanford's CME 295 Transformers and Large Language Models
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
12.67
ACCEL
+4.50
RETENTION
0.0%
PEAK 2026-10-06 · FORK-RETENTION 0.0% · 38 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
8,319
FOLLOWERS
4,747
OWNER ★
35,722
Engagement Signals
FORKS
702
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 38 / 38 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
afshinea/stanford-cme-295-transformers-large-language-models собрал 38 звёзд за окно, тогда как у автора всего 4,747 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 8,319. Это даёт surprise-индекс 0.00152 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 0.0% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация положительная — рост ещё не выдохся.
Related Findings
RANKS ABOVE 43% OF 8092 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 8092 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 43%
VELOCITY12.675.67+7.00ABOVE 76%
RETENTION0.0%35.7%-35.7 PPABOVE 0%
FORKS702325+377ABOVE 64%
SURPRISE0.000.00-0.00ABOVE 30%