FINDING #9212 · UNIT ID 1395835665
deepseek-ai/DeepGEMM-Ascend
DeepGEMM-Ascend: clean and efficient matrix multiplication kernel library for Huawei Ascend NPUs
SURPRISE SCORE
0.00
Score Breakdown
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
12% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
9.57
ACCEL
-1.04
RETENTION
53.3%
PEAK 2026-10-08 · FORK-RETENTION 66.7% · 67 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
352,040
FOLLOWERS
107,792
OWNER ★
682,280
Engagement Signals
FORKS
48
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 67 / 67 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
deepseek-ai/DeepGEMM-Ascend собрал 67 звёзд за окно, тогда как у автора всего 107,792 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 352,040. Это даёт surprise-индекс 0.0000272 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 66.7% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.
Related Findings
RANKS ABOVE 5% OF 9747 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 9747 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 5%
VELOCITY9.573.57+6.00ABOVE 77%
RETENTION53.3%33.3%+20.0 PPABOVE 77%
FORKS48104-56ABOVE 32%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 2%