FINDING #5892 · UNIT ID 1219841349
QwenLM/FlashQLA
high-performance linear attention kernel library built on TileLang
SURPRISE SCORE
0.00
Score Breakdown
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
9% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
1.83
ACCEL
+0.02
RETENTION
40.0%
PEAK 2026-07-02 · FORK-RETENTION 0.0% · 55 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
73,472
FOLLOWERS
17,984
OWNER ★
187,519
Engagement Signals
FORKS
55
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 55 / 55 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
QwenLM/FlashQLA собрал 55 звёзд за окно, тогда как у автора всего 17,984 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 73,472. Это даёт surprise-индекс 0.0000249 (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 6% OF 6295 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 6295 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 6%
VELOCITY1.834.23-2.40ABOVE 12%
RETENTION40.0%29.4%+10.6 PPABOVE 70%
FORKS5592-37ABOVE 36%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 2%