FINDING #5004 · UNIT ID 855011317
Hoper-J/AI-Guide-and-Demos-zh_CN
这是一份入门AI/LLM大模型的逐步指南，包含教程和演示代码，带你从API走进本地大模型部署和微调，代码文件会提供Kaggle或Colab在线版本，即便没有显卡也可以进行学习。项目中还开设了一个小型的代码游乐场🎡，你可以尝试在里面实验一些有意思的AI脚本。同时，包含李宏毅 (HUNG-YI LEE）2024生成式人工智能导论课程的完整中文镜像作业。
SURPRISE SCORE
0.00
Score Breakdown
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
1% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
4.00
ACCEL
+0.29
RETENTION
45.0%
PEAK 2026-10-08 · FORK-RETENTION 0.0% · 28 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
630
FOLLOWERS
134
OWNER ★
4,964
Engagement Signals
FORKS
488
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 28 / 28 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
Hoper-J/AI-Guide-and-Demos-zh_CN собрал 28 звёзд за окно, тогда как у автора всего 134 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 630. Это даёт surprise-индекс 0.00597 (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 49% OF 9757 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 9757 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 49%
VELOCITY4.003.57+0.43ABOVE 54%
RETENTION45.0%40.0%+5.0 PPABOVE 59%
FORKS488112+376ABOVE 82%
SURPRISE0.010.01-0.00ABOVE 44%