FINDING #4204 · UNIT ID 1337918481
amitshekhariitbhu/llm-inference-engineering
Learn LLM Inference Engineering step by step - from KV cache, PagedAttention, and continuous batching to vLLM, SGLang, and GPUs.
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
9.00
ACCEL
0.00
RETENTION
0.0%
PEAK 2026-08-29 · FORK-RETENTION 0.0% · 9 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
15,875
FOLLOWERS
8,725
OWNER ★
71,592
Engagement Signals
FORKS
26
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 9 / 9 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
amitshekhariitbhu/llm-inference-engineering собрал 9 звёзд за окно, тогда как у автора всего 8,725 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 15,875. Это даёт surprise-индекс 0.000566 (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 18% OF 5124 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 5124 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 18%
VELOCITY9.009.000.00ABOVE 46%
RETENTION0.0%0.0%0.0 PPABOVE 0%
FORKS26420-394ABOVE 13%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 15%