FINDING #9084 · UNIT ID 1102772718
datawhalechina/diy-llm
Covers pre-training data, Tokenizer, Transformer, MoE,distributed training, Scaling Laws, inference & alignment .6 progressive code assignments for full-stack LLM learning | 涵盖预训练数据、分词器、Transformer、MoE、分布式训练、缩放定律、推理与对齐，6 项渐进代码作业，掌握 LLM 全栈知识
SURPRISE SCORE
0.00
Score Breakdown
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
7% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
3.30
ACCEL
-0.11
RETENTION
22.2%
PEAK 2026-09-24 · FORK-RETENTION 68.4% · 99 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
149,198
FOLLOWERS
34,182
OWNER ★
404,172
Engagement Signals
FORKS
158
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 99 / 99 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
datawhalechina/diy-llm собрал 99 звёзд за окно, тогда как у автора всего 34,182 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 149,198. Это даёт surprise-индекс 0.0000221 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 68.4% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.
Related Findings
RANKS ABOVE 6% OF 9676 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 9676 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 6%
VELOCITY3.303.80-0.50ABOVE 44%
RETENTION22.2%20.0%+2.2 PPABOVE 55%
FORKS158142+16ABOVE 52%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 2%