Github Trends®
1790 findingsmedian surprise 0.0013window 30 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 30 days window ]
SOURCE: gharchive
FINDING #1020 · UNIT ID 1342935078
bojieli/ai-infra-book
《深入理解 AI Infra:量化分析与系统设计》(李博杰 著)开源书稿:从硬件约束和模型架构出发,量化推导 LLM 推理与训练系统设计。含全书正文、PDF、配套计算工具与实验
[ PYTHON ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.000713
ENGAGEMENT0.38
FRESHNESS1.48
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
4% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
5.77
ACCEL
+0.73
RETENTION
24.7%
PEAK 2026-09-14 · FORK-RETENTION 50.0% · 173 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
8,048
FOLLOWERS
2,599
OWNER ★
55,371

Engagement Signals

FORKS
350
ISSUE AUTH
1
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 172 / 173 (DIVERSITY 0.99)

Why This Is A Finding

bojieli/ai-infra-book собрал 173 звёзд за окно, тогда как у автора всего 2,599 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 8,048. Это даёт surprise-индекс 0.000713 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 50.0% и 1 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация положительная — рост ещё не выдохся.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 1790 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 43%
VELOCITY5.772.68+3.08ABOVE 78%
RETENTION24.7%14.4%+10.3 PPABOVE 87%
FORKS350716-366ABOVE 41%
SURPRISE0.000.00-0.00ABOVE 41%