FINDING #2541 · UNIT ID 975070903
llm-d/llm-d
Achieve state of the art inference performance with modern accelerators on Kubernetes
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
30.71
ACCEL
+8.29
RETENTION
28.8%
PEAK 2026-08-28 · FORK-RETENTION 12.5% · 215 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
2,404
FOLLOWERS
671
OWNER ★
5,312
Engagement Signals
FORKS
731
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 215 / 215 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
llm-d/llm-d собрал 215 звёзд за окно, тогда как у автора всего 671 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 2,404. Это даёт surprise-индекс 0.0126 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 12.5% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация положительная — рост ещё не выдохся.
Related Findings
RANKS ABOVE 74% OF 9771 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 9771 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.010.00+0.00ABOVE 74%
VELOCITY30.713.71+27.00ABOVE 93%
RETENTION28.8%39.3%-10.5 PPABOVE 35%
FORKS73191+640ABOVE 90%
SURPRISE0.010.01+0.00ABOVE 58%