Github Trends®
8038 findingsmedian surprise 0.00514window 3 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 3 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #5809 · 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

SURPRISE0.000472
ENGAGEMENT0.60
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
0% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
28.33
ACCEL
-11.50
RETENTION
0.0%
PEAK 2026-10-11 · FORK-RETENTION 0.0% · 85 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
59,993
FOLLOWERS
40,640
OWNER ★
193,528

Engagement Signals

FORKS
16,381
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 85 / 85 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

rasbt/LLMs-from-scratch собрал 85 звёзд за окно, тогда как у автора всего 40,640 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 59,993. Это даёт surprise-индекс 0.000472 (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.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 8038 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 28%
VELOCITY28.335.67+22.67ABOVE 89%
RETENTION0.0%14.3%-14.3 PPABOVE 0%
FORKS16,381333+16,049ABOVE 98%
SURPRISE0.000.01-0.00ABOVE 15%