FINDING #8597 · 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)
15% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
1.73
ACCEL
-0.01
RETENTION
11.9%
PEAK 2026-10-11 · FORK-RETENTION 0.0% · 52 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
16,327
FOLLOWERS
8,893
OWNER ★
74,339
Engagement Signals
FORKS
45
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 52 / 52 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
amitshekhariitbhu/llm-inference-engineering собрал 52 звёзд за окно, тогда как у автора всего 8,893 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 16,327. Это даёт surprise-индекс 0.000106 (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 11% OF 9675 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 9675 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 11%
VELOCITY1.733.80-2.07ABOVE 10%
RETENTION11.9%20.3%-8.3 PPABOVE 30%
FORKS45138-93ABOVE 26%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 5%