FINDING #8858 · UNIT ID 1102772718
datawhalechina/diy-llm
🎓 系统性大语言模型构建课程｜🛠️ 覆盖预训练数据工程、Tokenizer、Transformer、MoE、GPU 编程 (CUDA/Triton)、分布式训练、Scaling Laws、推理优化及对齐 (SFT/RLHF/GRPO)｜🚀 6 个渐进式作业 + 代码驱动，建立 LLM 全栈认知体系
SURPRISE SCORE
0.00
Score Breakdown
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
11% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
4.57
ACCEL
-0.15
RETENTION
12.1%
PEAK 2026-07-31 · FORK-RETENTION 90.0% · 137 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
141,413
FOLLOWERS
32,379
OWNER ★
383,274
Engagement Signals
FORKS
127
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 137 / 137 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
datawhalechina/diy-llm собрал 137 звёзд за окно, тогда как у автора всего 32,379 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 141,413. Это даёт surprise-индекс 0.0000323 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 90.0% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.
Related Findings
RANKS ABOVE 8% OF 9591 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 9591 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 8%
VELOCITY4.573.63+0.93ABOVE 59%
RETENTION12.1%24.8%-12.7 PPABOVE 26%
FORKS127120+7ABOVE 52%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 3%