FINDING #4085 · UNIT ID 1192031521
0xSero/turboquant
TurboQuant: Near-optimal KV cache quantization for LLM inference (3-bit keys, 2-bit values) with Triton kernels + vLLM integration
SURPRISE SCORE
0.00
Score Breakdown
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
7% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
3.73
ACCEL
-0.09
RETENTION
33.8%
PEAK 2026-06-19 · FORK-RETENTION 0.0% · 112 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
2,096
FOLLOWERS
1,559
OWNER ★
5,371
Engagement Signals
FORKS
185
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 112 / 112 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
0xSero/turboquant собрал 112 звёзд за окно, тогда как у автора всего 1,559 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 2,096. Это даёт surprise-индекс 0.00175 (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.
Related Findings
RANKS ABOVE 35% OF 6295 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 6295 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 35%
VELOCITY3.734.23-0.50ABOVE 45%
RETENTION33.8%29.4%+4.4 PPABOVE 59%
FORKS18592+93ABOVE 67%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 18%