Github Trends®
1554 findingsmedian surprise 0.00063window 180 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 180 days window ]
SOURCE: gharchive
РЕПО НЕТ В ОКНЕ 1D. ПОКАЗАН FINDING ИЗ ОКНА 180D (180 days) — РАНГ #1466.
FINDING #1466 · UNIT ID 719367888
datawhalechina/self-llm
《开源大模型食用指南》针对中国宝宝量身打造的基于Linux环境快速微调(全参数/Lora)、部署国内外开源大模型(LLM)/多模态大模型(MLLM)教程
[ JUPYTER NOTEBOOK ][ ORG ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.0000122
ENGAGEMENT0.30
FRESHNESS1.32
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
1% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
1.76
ACCEL
-0.03
RETENTION
8.4%
PEAK 2026-04-18 · FORK-RETENTION 60.0% · 317 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
144,117
FOLLOWERS
32,969
OWNER ★
390,897

Engagement Signals

FORKS
3,118
ISSUE AUTH
1
PR AUTH
1
UNIQUE STARGAZERS 317 / 317 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

datawhalechina/self-llm собрал 317 звёзд за окно, тогда как у автора всего 32,969 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 144,117. Это даёт surprise-индекс 0.0000122 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 60.0% и 2 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 1554 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 6%
VELOCITY1.762.67-0.91ABOVE 17%
RETENTION8.4%5.6%+2.8 PPABOVE 64%
FORKS3,1181,668+1,451ABOVE 67%
SURPRISE0.000.00-0.00ABOVE 6%