Github Trends®
9591 findingsmedian surprise 0.00783window 30 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 30 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #5875 · UNIT ID 669879380
rasbt/LLMs-from-scratch
Implement a ChatGPT-like LLM in PyTorch from scratch, step by step
[ JUPYTER NOTEBOOK ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.00202
ENGAGEMENT0.41
FRESHNESS1.40
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
3% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
119.53
ACCEL
-0.88
RETENTION
17.1%
PEAK 2026-08-09 · FORK-RETENTION 57.0% · 3,586 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
58,992
FOLLOWERS
39,985
OWNER ★
190,365

Engagement Signals

FORKS
15,910
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 3,586 / 3,586 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

rasbt/LLMs-from-scratch собрал 3,586 звёзд за окно, тогда как у автора всего 39,985 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 58,992. Это даёт surprise-индекс 0.00202 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 57.0% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 9591 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 39%
VELOCITY119.533.63+115.90ABOVE 98%
RETENTION17.1%24.8%-7.8 PPABOVE 35%
FORKS15,910120+15,790ABOVE 100%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 22%