FINDING #8547 · UNIT ID 817962136
vllm-project/llm-compressor
Transformers-compatible library for applying various compression algorithms to LLMs for optimized deployment with vLLM
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
4.00
ACCEL
-0.11
RETENTION
61.1%
PEAK 2026-09-18 · FORK-RETENTION 0.0% · 28 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
34,201
FOLLOWERS
4,230
OWNER ★
128,707
Engagement Signals
FORKS
671
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 28 / 28 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
vllm-project/llm-compressor собрал 28 звёзд за окно, тогда как у автора всего 4,230 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 34,201. Это даёт surprise-индекс 0.000117 (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 13% OF 9770 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 9770 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 13%
VELOCITY4.003.57+0.43ABOVE 53%
RETENTION61.1%40.0%+21.1 PPABOVE 80%
FORKS67192+579ABOVE 89%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 5%