FINDING #1161 · UNIT ID 921980322
gaosh/ToMoE
[TMLR] Offical Implementation of ToMoE: ToMoE: Converting Dense Large Language Models to Mixture-of-Experts through Dynamic Structural Pruning
SURPRISE SCORE
0.00
Score Breakdown
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
53% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
2.57
ACCEL
+0.29
RETENTION
21.4%
PEAK 2026-08-27 · FORK-RETENTION 0.0% · 18 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
15
FOLLOWERS
7
OWNER ★
82
Engagement Signals
FORKS
3
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 18 / 18 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
gaosh/ToMoE собрал 18 звёзд за окно, тогда как у автора всего 7 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 15. Это даёт surprise-индекс 0.0466 (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 88% OF 9771 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 9771 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.020.00+0.01ABOVE 88%
VELOCITY2.573.71-1.14ABOVE 34%
RETENTION21.4%39.3%-17.9 PPABOVE 26%
FORKS391-88ABOVE 6%
SURPRISE0.050.01+0.04ABOVE 86%