FINDING #1262 · 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)
2% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
1.91
ACCEL
-0.10
RETENTION
3.5%
PEAK 2026-04-18 · FORK-RETENTION 84.0% · 172 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
275,459
FOLLOWERS
95,450
OWNER ★
422,796
Engagement Signals
FORKS
1,111
ISSUE AUTH
2
PR AUTH
4
UNIQUE STARGAZERS 171 / 172 (DIVERSITY 0.99)
Why This Is A Finding
deepseek-ai/DeepGEMM собрал 172 звёзд за окно, тогда как у автора всего 95,450 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 275,459. Это даёт surprise-индекс 0.00000694 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 84.0% и 6 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.
Related Findings
RANKS ABOVE 5% OF 1335 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 1335 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 5%
VELOCITY1.912.82-0.91ABOVE 24%
RETENTION3.5%8.4%-4.8 PPABOVE 17%
FORKS1,1111,463-352ABOVE 43%
SURPRISE0.000.00-0.00ABOVE 5%