FINDING #593 · 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)
80% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
17.63
ACCEL
+1.81
RETENTION
13.6%
PEAK 2026-08-19 · FORK-RETENTION 100.0% · 529 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
148
FOLLOWERS
7
OWNER ★
672
Engagement Signals
FORKS
10
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 529 / 529 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
SigmanticAI/apex-inference-chip собрал 529 звёзд за окно, тогда как у автора всего 7 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 148. Это даёт surprise-индекс 0.0936 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 100.0% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация положительная — рост ещё не выдохся.
Related Findings
RANKS ABOVE 94% OF 9591 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 9591 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.030.00+0.03ABOVE 94%
VELOCITY17.633.63+14.00ABOVE 88%
RETENTION13.6%24.8%-11.2 PPABOVE 29%
FORKS10120-110ABOVE 8%
SURPRISE0.090.01+0.09ABOVE 97%