FINDING #7826 · UNIT ID 1132541200
deepseek-ai/Engram
Conditional Memory via Scalable Lookup: A New Axis of Sparsity for Large Language Models
SURPRISE SCORE
0.00
Score Breakdown
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
0% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
4.00
ACCEL
+1.00
RETENTION
66.7%
PEAK 2026-10-11 · FORK-RETENTION 0.0% · 12 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
352,042
FOLLOWERS
107,793
OWNER ★
682,280
Engagement Signals
FORKS
360
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 12 / 12 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
deepseek-ai/Engram собрал 12 звёзд за окно, тогда как у автора всего 107,793 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 352,042. Это даёт surprise-индекс 0.0000114 (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 3% OF 8038 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 8038 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 3%
VELOCITY4.005.67-1.67ABOVE 30%
RETENTION66.7%14.3%+52.4 PPABOVE 80%
FORKS360333+28ABOVE 52%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 2%