FINDING #100 · UNIT ID 1336663851
SigmanticAI/apex-inference-chip
An inference chip design that runs a real LLM (Qwen2.5-0.5B) on FPGA — one transformer decoder layer in RTL, every silicon value bit-exact against a golden model. 0.56 tok/s measured, a 140× climb, full evidence trail.
SURPRISE SCORE
0.00
Score Breakdown
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
14% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
92.00
ACCEL
0.00
RETENTION
0.0%
PEAK 2026-08-28 · FORK-RETENTION 0.0% · 92 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
148
FOLLOWERS
7
OWNER ★
672
Engagement Signals
FORKS
10
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 92 / 92 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
SigmanticAI/apex-inference-chip собрал 92 звёзд за окно, тогда как у автора всего 7 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 148. Это даёт surprise-индекс 0.49 (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 98% OF 5892 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 5892 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.180.00+0.18ABOVE 98%
VELOCITY92.009.00+83.00ABOVE 95%
RETENTION0.0%0.0%0.0 PPABOVE 0%
FORKS10433-423ABOVE 8%
SURPRISE0.490.01+0.48ABOVE 99%