FINDING #4877 · 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)
1% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
3.14
ACCEL
+0.21
RETENTION
0.0%
PEAK 2026-07-15 · FORK-RETENTION 0.0% · 22 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 22 / 22 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
0xSero/turboquant собрал 22 звёзд за окно, тогда как у автора всего 1,559 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 2,096. Это даёт surprise-индекс 0.00147 (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.
Related Findings
RANKS ABOVE 29% OF 6892 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 6892 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 29%
VELOCITY3.144.14-1.00ABOVE 40%
RETENTION0.0%40.6%-40.6 PPABOVE 0%
FORKS18589+96ABOVE 68%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 17%