FINDING #8923 · UNIT ID 738776129
intel/auto-round
A SOTA quantization algorithm for high-accuracy low-bit LLM inference, seamlessly optimized for CPU/XPU/CUDA, with multi-datatype support and full compatibility with vLLM, SGLang, and Transformers.
SURPRISE SCORE
0.00
Score Breakdown
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
1% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
1.71
ACCEL
+0.39
RETENTION
62.5%
PEAK 2026-08-20 · FORK-RETENTION 0.0% · 12 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
29,460
FOLLOWERS
5,511
OWNER ★
92,190
Engagement Signals
FORKS
167
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 12 / 12 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
intel/auto-round собрал 12 звёзд за окно, тогда как у автора всего 5,511 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 29,460. Это даёт surprise-индекс 0.0000581 (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 8% OF 9733 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 9733 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 8%
VELOCITY1.713.57-1.86ABOVE 13%
RETENTION62.5%34.4%+28.1 PPABOVE 86%
FORKS16798+69ABOVE 63%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 3%