FINDING #1259 · 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)
6% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
173.43
ACCEL
+67.14
RETENTION
74.7%
PEAK 2026-07-20 · FORK-RETENTION 0.0% · 1,214 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 1,214 / 1,214 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
kvcache-ai/ktransformers собрал 1,214 звёзд за окно, тогда как у автора всего 1,234 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 7,452. Это даёт surprise-индекс 0.0231 (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 86% OF 8842 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 8842 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.010.00+0.01ABOVE 86%
VELOCITY173.433.43+170.00ABOVE 99%
RETENTION74.7%38.9%+35.8 PPABOVE 96%
FORKS1,465110+1,355ABOVE 94%
SURPRISE0.020.01+0.02ABOVE 78%