FINDING #9515 · 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
3.00
ACCEL
0.00
RETENTION
33.3%
PEAK 2026-10-11 · FORK-RETENTION 0.0% · 21 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
352,339
FOLLOWERS
107,865
OWNER ★
683,044
Engagement Signals
FORKS
360
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 21 / 21 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
deepseek-ai/Engram собрал 21 звёзд за окно, тогда как у автора всего 107,865 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 352,339. Это даёт surprise-индекс 0.00000851 (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 9769 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 9769 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 3%
VELOCITY3.003.57-0.57ABOVE 43%
RETENTION33.3%28.6%+4.8 PPABOVE 56%
FORKS360126+234ABOVE 75%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 1%