Github Trends®
9125 findingsmedian surprise 0.00425window 3 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 3 days window ]
SOURCE: own snapshots
РЕПО НЕТ В ОКНЕ 90D. ПОКАЗАН FINDING ИЗ ОКНА 3D (3 days) — РАНГ #8342.
FINDING #8342 · 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.
[ PYTHON ][ ORG ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.000102
ENGAGEMENT0.20
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
1% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
3.00
ACCEL
-0.50
RETENTION
62.5%
PEAK 2026-08-20 · FORK-RETENTION 0.0% · 9 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 9 / 9 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

intel/auto-round собрал 9 звёзд за окно, тогда как у автора всего 5,511 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 29,460. Это даёт surprise-индекс 0.000102 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 0.0% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 9125 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 9%
VELOCITY3.005.33-2.33ABOVE 10%
RETENTION62.5%20.6%+41.9 PPABOVE 78%
FORKS167343-176ABOVE 36%
SURPRISE0.000.00-0.00ABOVE 7%