Github Trends®
5024 findingsmedian surprise 0.0142window 3 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 3 days window ]
SOURCE: gharchive
FINDING #3753 · 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
[ PYTHON ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.00172
ENGAGEMENT0.20
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
1% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
3.67
ACCEL
+2.50
RETENTION
0.0%
PEAK 2026-07-15 · FORK-RETENTION 0.0% · 11 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 11 / 11 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

0xSero/turboquant собрал 11 звёзд за окно, тогда как у автора всего 1,559 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 2,096. Это даёт surprise-индекс 0.00172 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 0.0% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация положительная — рост ещё не выдохся.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 5024 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 25%
VELOCITY3.676.67-3.00ABOVE 21%
RETENTION0.0%46.5%-46.5 PPABOVE 0%
FORKS185116+69ABOVE 61%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 16%