Github Trends®
2559 findingsmedian surprise 0.00074window 180 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 180 days window ]
SOURCE: gharchive
FINDING #1854 · 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

SURPRISE0.00023
ENGAGEMENT0.70
FRESHNESS1.31
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
2% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
13.25
ACCEL
-0.17
RETENTION
15.6%
PEAK 2026-03-01 · FORK-RETENTION 61.9% · 2,385 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
57,684
FOLLOWERS
39,108
OWNER ★
185,764

Engagement Signals

FORKS
15,361
ISSUE AUTH
9
PR AUTH
10
UNIQUE STARGAZERS 2,382 / 2,385 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

rasbt/LLMs-from-scratch собрал 2,385 звёзд за окно, тогда как у автора всего 39,108 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 57,684. Это даёт surprise-индекс 0.00023 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 61.9% и 19 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 2559 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 28%
VELOCITY13.252.88+10.37ABOVE 91%
RETENTION15.6%6.3%+9.3 PPABOVE 85%
FORKS15,3611,183+14,178ABOVE 95%
SURPRISE0.000.00-0.00ABOVE 28%