FINDING #4213 · 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)
0% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
2.67
ACCEL
-4.00
RETENTION
0.0%
PEAK 2026-10-15 · FORK-RETENTION 0.0% · 8 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 8 / 8 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
afshinea/stanford-cme-295-transformers-large-language-models собрал 8 звёзд за окно, тогда как у автора всего 4,784 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 8,369. Это даёт surprise-индекс 0.000317 (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.
Related Findings
RANKS ABOVE 15% OF 4978 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 4978 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 15%
VELOCITY2.675.33-2.67ABOVE 0%
RETENTION0.0%0.0%0.0 PPABOVE 0%
FORKS719346+373ABOVE 63%
SURPRISE0.000.00-0.00ABOVE 12%