FINDING #6286 · 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)
0% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
6.00
ACCEL
+1.50
RETENTION
0.0%
PEAK 2026-09-12 · FORK-RETENTION 0.0% · 18 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
8,848
FOLLOWERS
1,453
OWNER ★
29,708
Engagement Signals
FORKS
1,573
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 18 / 18 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
kvcache-ai/ktransformers собрал 18 звёзд за окно, тогда как у автора всего 1,453 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 8,848. Это даёт surprise-индекс 0.000675 (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 29% OF 8833 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 8833 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 29%
VELOCITY6.005.67+0.33ABOVE 51%
RETENTION0.0%45.9%-45.9 PPABOVE 0%
FORKS1,573343+1,230ABOVE 78%
SURPRISE0.000.00-0.00ABOVE 19%