▲РЕПО НЕТ В ОКНЕ 1D. ПОКАЗАН FINDING ИЗ ОКНА 180D (180 days) — РАНГ #2353.
FINDING #2353 · UNIT ID 290091948
labmlai/annotated_deep_learning_paper_implementations
🧑🏫 60+ Implementations/tutorials of deep learning papers with side-by-side notes 📝; including transformers (original, xl, switch, feedback, vit, ...), optimizers (adam, adabelief, sophia, ...), gans(cyclegan, stylegan2, ...), 🎮 reinforcement learning (ppo, dqn), capsnet, distillation, ... 🧠
SURPRISE SCORE
0.00
Score Breakdown
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
0% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
1.79
ACCEL
-0.02
RETENTION
9.2%
PEAK 2026-03-14 · FORK-RETENTION 48.9% · 322 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
40,637
FOLLOWERS
2,841
OWNER ★
70,871
Engagement Signals
FORKS
6,747
ISSUE AUTH
1
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 321 / 322 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
labmlai/annotated_deep_learning_paper_implementations собрал 322 звёзд за окно, тогда как у автора всего 2,841 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 40,637. Это даёт surprise-индекс 0.000044 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 48.9% и 1 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.
Related Findings
RANKS ABOVE 8% OF 2559 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 2559 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 8%
VELOCITY1.792.88-1.09ABOVE 16%
RETENTION9.2%6.3%+2.9 PPABOVE 65%
FORKS6,7471,183+5,564ABOVE 87%
SURPRISE0.000.00-0.00ABOVE 9%