FINDING #317 · 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)
2% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
284.00
ACCEL
0.00
RETENTION
0.0%
PEAK 2026-07-21 · FORK-RETENTION 0.0% · 284 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 284 / 284 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
kvcache-ai/ktransformers собрал 284 звёзд за окно, тогда как у автора всего 1,234 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 7,452. Это даёт surprise-индекс 0.0379 (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 88% OF 2723 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 2723 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.010.00+0.01ABOVE 88%
VELOCITY284.009.00+275.00ABOVE 99%
RETENTION0.0%0.0%0.0 PPABOVE 0%
FORKS1,465245+1,220ABOVE 86%
SURPRISE0.040.01+0.03ABOVE 78%