FINDING #5519 · 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)
1% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
13.33
ACCEL
+7.50
RETENTION
0.0%
PEAK 2026-08-05 · FORK-RETENTION 0.0% · 40 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
10,507
FOLLOWERS
1,767
OWNER ★
34,863
Engagement Signals
FORKS
457
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 40 / 40 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
thu-ml/SageAttention собрал 40 звёзд за окно, тогда как у автора всего 1,767 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 10,507. Это даёт surprise-индекс 0.00126 (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 42% OF 9486 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 9486 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 42%
VELOCITY13.335.67+7.67ABOVE 77%
RETENTION0.0%43.5%-43.5 PPABOVE 0%
FORKS457358+99ABOVE 55%
SURPRISE0.000.00-0.00ABOVE 29%