FINDING #2365 · UNIT ID 1352965805
Nehanth/swarmllm
Every device brings a slice. Together they run the whole model. Peer-to-peer LLM inference across browser tabs: a from-scratch WebGPU engine and a WebRTC runtime that split a 27B model over the devices in a room.
SURPRISE SCORE
0.00
Score Breakdown
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
21% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
1.57
ACCEL
+0.30
RETENTION
0.0%
PEAK 2026-09-10 · FORK-RETENTION 0.0% · 47 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
45
FOLLOWERS
22
OWNER ★
232
Engagement Signals
FORKS
37
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 47 / 47 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
Nehanth/swarmllm собрал 47 звёзд за окно, тогда как у автора всего 22 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 45. Это даёт surprise-индекс 0.0184 (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 76% OF 9667 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 9667 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.010.00+0.01ABOVE 76%
VELOCITY1.573.73-2.17ABOVE 3%
RETENTION0.0%24.8%-24.8 PPABOVE 0%
FORKS37118-81ABOVE 24%
SURPRISE0.020.01+0.01ABOVE 70%