FINDING #9022 · 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)
2% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
3.43
ACCEL
+0.21
RETENTION
66.7%
PEAK 2026-08-27 · FORK-RETENTION 0.0% · 24 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
141,341
FOLLOWERS
32,379
OWNER ★
383,274
Engagement Signals
FORKS
127
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 24 / 24 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
datawhalechina/diy-llm собрал 24 звёзд за окно, тогда как у автора всего 32,379 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 141,341. Это даёт surprise-индекс 0.0000243 (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 8% OF 9760 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 9760 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 8%
VELOCITY3.433.71-0.29ABOVE 46%
RETENTION66.7%38.0%+28.6 PPABOVE 86%
FORKS12786+41ABOVE 60%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 2%