FINDING #8442 · UNIT ID 146321178
unslothai/hyperlearn
2-2000x faster ML algos, 50% less memory usage, works on all hardware - new and old.
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
+0.00
RETENTION
83.3%
PEAK 2026-08-20 · FORK-RETENTION 0.0% · 8 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
51,593
FOLLOWERS
3,549
OWNER ★
83,139
Engagement Signals
FORKS
167
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 8 / 8 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
unslothai/hyperlearn собрал 8 звёзд за окно, тогда как у автора всего 3,549 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 51,593. Это даёт surprise-индекс 0.0000516 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 0.0% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация положительная — рост ещё не выдохся.
Related Findings
RANKS ABOVE 7% OF 9125 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 9125 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 7%
VELOCITY2.675.33-2.67ABOVE 0%
RETENTION83.3%20.6%+62.7 PPABOVE 92%
FORKS167343-176ABOVE 36%
SURPRISE0.000.00-0.00ABOVE 5%