Github Trends®
6380 findingsmedian surprise 0.0122window 90 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 90 days window ]
SOURCE: gharchive
FINDING #493 · UNIT ID 1142400636
Tongyun1/from-minimind-to-more
🎓从0开始训练一个大模型Minimind项目的超详细解析,包括但不限于用到的架构,算法,以及大模型面试经验
[ PYTHON ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.0297
ENGAGEMENT0.20
FRESHNESS1.37
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
39% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
4.34
ACCEL
-0.05
RETENTION
24.4%
PEAK 2026-06-06 · FORK-RETENTION 0.0% · 391 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
106
FOLLOWERS
6
OWNER ★
1,004

Engagement Signals

FORKS
56
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 391 / 391 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

Tongyun1/from-minimind-to-more собрал 391 звёзд за окно, тогда как у автора всего 6 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 106. Это даёт surprise-индекс 0.0297 (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 6380 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.010.00+0.01ABOVE 92%
VELOCITY4.343.99+0.35ABOVE 53%
RETENTION24.4%17.1%+7.2 PPABOVE 66%
FORKS5690-33ABOVE 36%
SURPRISE0.030.01+0.02ABOVE 78%