FINDING #4107 · UNIT ID 833984877
kvcache-ai/ktransformers
A Flexible Framework for Experiencing Heterogeneous LLM Inference/Fine-tune Optimizations
SURPRISE SCORE
0.00
Score Breakdown
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
13% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
13.55
ACCEL
+0.20
RETENTION
74.7%
PEAK 2026-07-20 · FORK-RETENTION 0.0% · 2,439 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
7,452
FOLLOWERS
1,234
OWNER ★
24,918
Engagement Signals
FORKS
1,465
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 2,439 / 2,439 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
kvcache-ai/ktransformers собрал 2,439 звёзд за окно, тогда как у автора всего 1,234 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 7,452. Это даёт surprise-индекс 0.00181 (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 54% OF 8899 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 8899 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00+0.00ABOVE 54%
VELOCITY13.553.18+10.37ABOVE 88%
RETENTION74.7%10.1%+64.6 PPABOVE 100%
FORKS1,465106+1,359ABOVE 96%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 23%