FINDING #8170 · UNIT ID 932038801
deepseek-ai/DeepGEMM
DeepGEMM: clean and efficient BLAS kernel library on GPU
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
86.71
ACCEL
-40.46
RETENTION
7.0%
PEAK 2026-10-07 · FORK-RETENTION 22.7% · 607 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
352,040
FOLLOWERS
107,792
OWNER ★
682,280
Engagement Signals
FORKS
1,406
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 607 / 607 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
deepseek-ai/DeepGEMM собрал 607 звёзд за окно, тогда как у автора всего 107,792 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 352,040. Это даёт surprise-индекс 0.000246 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 22.7% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.
Related Findings
RANKS ABOVE 16% 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 16%
VELOCITY86.713.57+83.14ABOVE 97%
RETENTION7.0%33.3%-26.4 PPABOVE 22%
FORKS1,406104+1,302ABOVE 94%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 7%