FINDING #2685 · UNIT ID 942696497
rasbt/reasoning-from-scratch
Implement a reasoning LLM in PyTorch from scratch, step by step
SURPRISE SCORE
0.00
Score Breakdown
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
9% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
2.46
ACCEL
-0.04
RETENTION
5.5%
PEAK 2026-02-15 · FORK-RETENTION 52.1% · 443 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
57,381
FOLLOWERS
38,922
OWNER ★
184,592
Engagement Signals
FORKS
709
ISSUE AUTH
20
PR AUTH
24
UNIQUE STARGAZERS 441 / 443 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
rasbt/reasoning-from-scratch собрал 443 звёзд за окно, тогда как у автора всего 38,922 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 57,381. Это даёт surprise-индекс 0.0000429 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 52.1% и 44 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.
Related Findings
RANKS ABOVE 10% OF 2987 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 2987 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 10%
VELOCITY2.462.84-0.38ABOVE 41%
RETENTION5.5%6.8%-1.4 PPABOVE 42%
FORKS7091,068-359ABOVE 40%
SURPRISE0.000.00-0.00ABOVE 9%