▲РЕПО НЕТ В ОКНЕ 1D. ПОКАЗАН FINDING ИЗ ОКНА 3D (3 days) — РАНГ #7960.
FINDING #7960 · 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)
2% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
4.67
ACCEL
-3.50
RETENTION
27.8%
PEAK 2026-08-28 · FORK-RETENTION 0.0% · 14 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
77,185
FOLLOWERS
19,032
OWNER ★
195,805
Engagement Signals
FORKS
72
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 14 / 14 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
QwenLM/FlashQLA собрал 14 звёзд за окно, тогда как у автора всего 19,032 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 77,185. Это даёт surprise-индекс 0.0000604 (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 8% OF 8663 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 8663 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 8%
VELOCITY4.675.67-1.00ABOVE 39%
RETENTION27.8%41.7%-13.9 PPABOVE 38%
FORKS72332-260ABOVE 25%
SURPRISE0.000.00-0.00ABOVE 5%