FINDING #4612 · UNIT ID 855011317
Hoper-J/AI-Guide-and-Demos-zh_CN
这是一份入门AI/LLM大模型的逐步指南，包含教程和演示代码，带你从API走进本地大模型部署和微调，代码文件会提供Kaggle或Colab在线版本，即便没有显卡也可以进行学习。项目中还开设了一个小型的代码游乐场🎡，你可以尝试在里面实验一些有意思的AI脚本。同时，包含李宏毅 (HUNG-YI LEE）2024生成式人工智能导论课程的完整中文镜像作业。
SURPRISE SCORE
0.00
Score Breakdown
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
0% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
3.00
ACCEL
-2.50
RETENTION
40.0%
PEAK 2026-10-04 · FORK-RETENTION 0.0% · 9 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
627
FOLLOWERS
133
OWNER ★
4,936
Engagement Signals
FORKS
486
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 9 / 9 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
Hoper-J/AI-Guide-and-Demos-zh_CN собрал 9 звёзд за окно, тогда как у автора всего 133 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 627. Это даёт surprise-индекс 0.0045 (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 43% OF 8092 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 8092 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 43%
VELOCITY3.005.67-2.67ABOVE 10%
RETENTION40.0%35.7%+4.3 PPABOVE 52%
FORKS486325+161ABOVE 58%
SURPRISE0.000.00-0.00ABOVE 50%