afshinea/stanford-cme-295-transformers-large-language-models — GitHub trend

◂ BACK TO LEADERBOARD

FINDING #6058 · UNIT ID 953552618

afshinea/stanford-cme-295-transformers-large-language-models

VIP cheatsheet for Stanford's CME 295 Transformers and Large Language Models

[ ][ GITHUB ↗ ]

SURPRISE SCORE

0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.00167

ENGAGEMENT0.41

FRESHNESS1.00

SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE

SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)

2% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D

14.00

ACCEL

-0.68

RETENTION

57.6%

PEAK 2026-09-30 · FORK-RETENTION 84.6% · 98 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE

8,319

FOLLOWERS

4,747

OWNER ★

35,722

Engagement Signals

FORKS

702

ISSUE AUTH

PR AUTH

UNIQUE STARGAZERS 98 / 98 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

afshinea/stanford-cme-295-transformers-large-language-models собрал 98 звёзд за окно, тогда как у автора всего 4,747 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 8,319. Это даёт surprise-индекс 0.00167 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 84.6% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.

Related Findings

RANKS ABOVE 38% OF 9784 FINDINGS

#01rehan-remade/universal-modder[ PYTHON ]1.24 #02QingYunA/answer-me-with-html[ JAVASCRIPT ]1.11 #03sganggs/Stronghold-Protocol[ JAVASCRIPT ]1.09 #04Edwardxlai/easyread[ PYTHON ]0.82 #05boykopovar/AnyPS5[ C++ ]0.76

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 9784 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW

METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE

SCORE0.000.00-0.00ABOVE 38%

VELOCITY14.003.43+10.57ABOVE 85%

RETENTION57.6%38.9%+18.7 PPABOVE 76%

FORKS702162+540ABOVE 81%

SURPRISE0.000.01-0.00ABOVE 26%