FINDING #7434 · UNIT ID 867007699
thu-ml/SageAttention
[ICLR2025, ICML2025, NeurIPS2025 Spotlight] Quantized Attention achieves speedup of 2-5x compared to FlashAttention, without losing end-to-end metrics across language, image, and video models.
SURPRISE SCORE
0.00
Score Breakdown
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
4% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
5.43
ACCEL
-0.75
RETENTION
3.6%
PEAK 2026-09-24 · FORK-RETENTION 60.0% · 163 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
10,912
FOLLOWERS
1,814
OWNER ★
36,422
Engagement Signals
FORKS
531
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 163 / 163 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
thu-ml/SageAttention собрал 163 звёзд за окно, тогда как у автора всего 1,814 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 10,912. Это даёт surprise-индекс 0.000496 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 60.0% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.
Related Findings
RANKS ABOVE 23% OF 9676 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 9676 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 23%
VELOCITY5.433.80+1.63ABOVE 63%
RETENTION3.6%20.0%-16.4 PPABOVE 10%
FORKS531142+389ABOVE 79%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 11%