Github Trends®
4503 findingsmedian surprise 0.00322window 3 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 3 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #3294 · 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

SURPRISE0.000318
ENGAGEMENT0.43
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
0% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
18.33
ACCEL
-27.50
RETENTION
0.0%
PEAK 2026-07-25 · FORK-RETENTION 0.0% · 55 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
57,673
FOLLOWERS
39,108
OWNER ★
185,764

Engagement Signals

FORKS
15,361
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 55 / 55 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

rasbt/LLMs-from-scratch собрал 55 звёзд за окно, тогда как у автора всего 39,108 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 57,673. Это даёт surprise-индекс 0.000318 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 0.0% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 4503 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 27%
VELOCITY18.335.33+13.00ABOVE 87%
RETENTION0.0%0.0%0.0 PPABOVE 0%
FORKS15,361457+14,904ABOVE 97%
SURPRISE0.000.00-0.00ABOVE 15%