FINDING #7595 · UNIT ID 290091948
labmlai/annotated_deep_learning_paper_implementations
🧑🏫 60+ Implementations/tutorials of deep learning papers with side-by-side notes 📝; including transformers (original, xl, switch, feedback, vit, ...), optimizers (adam, adabelief, sophia, ...), gans(cyclegan, stylegan2, ...), 🎮 reinforcement learning (ppo, dqn), capsnet, distillation, ... 🧠
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
2.67
ACCEL
-2.00
RETENTION
50.0%
PEAK 2026-10-10 · FORK-RETENTION 0.0% · 8 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
40,901
FOLLOWERS
2,857
OWNER ★
71,188
Engagement Signals
FORKS
6,755
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 8 / 8 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
labmlai/annotated_deep_learning_paper_implementations собрал 8 звёзд за окно, тогда как у автора всего 2,857 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 40,901. Это даёт surprise-индекс 0.0000651 (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 6% OF 8038 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 8038 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 6%
VELOCITY2.675.67-3.00ABOVE 0%
RETENTION50.0%14.3%+35.7 PPABOVE 67%
FORKS6,755333+6,423ABOVE 95%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 5%