FINDING #908 · UNIT ID 921980322
gaosh/ToMoE
[TMLR] Offical Implementation of ToMoE: ToMoE: Converting Dense Large Language Models to Mixture-of-Experts through Dynamic Structural Pruning
SURPRISE SCORE
0.00
Score Breakdown
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
29% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
3.33
ACCEL
-3.50
RETENTION
21.4%
PEAK 2026-08-27 · FORK-RETENTION 0.0% · 10 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
15
FOLLOWERS
7
OWNER ★
82
Engagement Signals
FORKS
3
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 10 / 10 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
gaosh/ToMoE собрал 10 звёзд за окно, тогда как у автора всего 7 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 15. Это даёт surprise-индекс 0.0604 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 0.0% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.
Related Findings
RANKS ABOVE 90% OF 9102 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 9102 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.020.00+0.02ABOVE 90%
VELOCITY3.335.67-2.33ABOVE 18%
RETENTION21.4%45.5%-24.0 PPABOVE 29%
FORKS3340-336ABOVE 4%
SURPRISE0.060.00+0.06ABOVE 89%