FINDING #6776 · UNIT ID 953552618
afshinea/stanford-cme-295-transformers-large-language-models
VIP cheatsheet for Stanford's CME 295 Transformers and Large Language Models
SURPRISE SCORE
0.00
Score Breakdown
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
4% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
6.27
ACCEL
+0.14
RETENTION
35.8%
PEAK 2026-09-30 · FORK-RETENTION 73.5% · 188 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
8,369
FOLLOWERS
4,784
OWNER ★
35,848
Engagement Signals
FORKS
719
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 188 / 188 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
afshinea/stanford-cme-295-transformers-large-language-models собрал 188 звёзд за окно, тогда как у автора всего 4,784 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 8,369. Это даёт surprise-индекс 0.000745 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 73.5% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация положительная — рост ещё не выдохся.
Related Findings
RANKS ABOVE 30% OF 9675 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 9675 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 30%
VELOCITY6.273.80+2.47ABOVE 67%
RETENTION35.8%20.3%+15.6 PPABOVE 81%
FORKS719138+581ABOVE 84%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 13%