Github Trends®
1554 findingsmedian surprise 0.00063window 180 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 180 days window ]
SOURCE: gharchive
FINDING #607 · UNIT ID 834369920
jingyaogong/minimind
🧠 Train a 64M-parameter LLM from scratch in just 2h!
[ PYTHON ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.00111
ENGAGEMENT0.69
FRESHNESS1.12
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
3% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
10.59
ACCEL
-0.10
RETENTION
15.1%
PEAK 2026-09-06 · FORK-RETENTION 8.8% · 1,906 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
9,486
FOLLOWERS
2,289
OWNER ★
71,965

Engagement Signals

FORKS
7,890
ISSUE AUTH
21
PR AUTH
5
UNIQUE STARGAZERS 1,897 / 1,906 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

jingyaogong/minimind собрал 1,906 звёзд за окно, тогда как у автора всего 2,289 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 9,486. Это даёт surprise-индекс 0.00111 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 8.8% и 26 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 61%
VELOCITY10.592.67+7.92ABOVE 89%
RETENTION15.1%5.6%+9.5 PPABOVE 83%
FORKS7,8901,666+6,225ABOVE 85%
SURPRISE0.000.00+0.00ABOVE 62%