FINDING #7452 · 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
6.14
ACCEL
+3.25
RETENTION
0.0%
PEAK 2026-08-05 · FORK-RETENTION 0.0% · 43 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 43 / 43 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
thu-ml/SageAttention собрал 43 звёзд за окно, тогда как у автора всего 1,767 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 10,507. Это даёт surprise-индекс 0.000582 (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 24% OF 9742 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 9742 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 24%
VELOCITY6.143.43+2.71ABOVE 68%
RETENTION0.0%38.9%-38.9 PPABOVE 0%
FORKS457117+340ABOVE 81%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 12%