Github Trends®
1554 findingsmedian surprise 0.00063window 180 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 180 days window ]
SOURCE: gharchive
FINDING #1209 · UNIT ID 669879380
rasbt/LLMs-from-scratch
Implement a ChatGPT-like LLM in PyTorch from scratch, step by step
[ JUPYTER NOTEBOOK ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.000121
ENGAGEMENT0.57
FRESHNESS1.19
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
1% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
7.18
ACCEL
-0.09
RETENTION
6.6%
PEAK 2026-05-13 · FORK-RETENTION 36.9% · 1,292 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
59,387
FOLLOWERS
40,236
OWNER ★
191,509

Engagement Signals

FORKS
16,071
ISSUE AUTH
6
PR AUTH
3
UNIQUE STARGAZERS 1,291 / 1,292 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

rasbt/LLMs-from-scratch собрал 1,292 звёзд за окно, тогда как у автора всего 40,236 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 59,387. Это даёт surprise-индекс 0.000121 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 36.9% и 9 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 22%
VELOCITY7.182.67+4.51ABOVE 83%
RETENTION6.6%5.6%+1.0 PPABOVE 55%
FORKS16,0711,668+14,404ABOVE 94%
SURPRISE0.000.00-0.00ABOVE 21%