FINDING #4016 · UNIT ID 1094661348
tile-ai/TileRT
Tile-Based Runtime for Ultra-Low-Latency LLM Inference
SURPRISE SCORE
0.00
Score Breakdown
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
11% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
5.93
ACCEL
-0.26
RETENTION
30.7%
PEAK 2026-06-16 · FORK-RETENTION 0.0% · 178 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
3,041
FOLLOWERS
577
OWNER ★
9,434
Engagement Signals
FORKS
107
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 178 / 178 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
tile-ai/TileRT собрал 178 звёзд за окно, тогда как у автора всего 577 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 3,041. Это даёт surprise-индекс 0.00193 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 0.0% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.
Related Findings
RANKS ABOVE 36% OF 6295 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 6295 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 36%
VELOCITY5.934.23+1.70ABOVE 61%
RETENTION30.7%29.4%+1.2 PPABOVE 53%
FORKS10792+15ABOVE 54%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 19%