FINDING #428 · 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)
5% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
325.67
ACCEL
-14.50
RETENTION
74.7%
PEAK 2026-07-20 · FORK-RETENTION 0.0% · 977 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 977 / 977 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
kvcache-ai/ktransformers собрал 977 звёзд за окно, тогда как у автора всего 1,234 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 7,452. Это даёт surprise-индекс 0.0435 (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.
Related Findings
RANKS ABOVE 91% OF 4743 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 4743 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.010.00+0.01ABOVE 91%
VELOCITY325.675.67+320.00ABOVE 100%
RETENTION74.7%44.4%+30.3 PPABOVE 81%
FORKS1,465165+1,300ABOVE 91%
SURPRISE0.040.01+0.03ABOVE 85%