FINDING #8409 · 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)
7% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
2.29
ACCEL
+0.61
RETENTION
0.0%
PEAK 2026-08-29 · FORK-RETENTION 0.0% · 16 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
15,884
FOLLOWERS
8,725
OWNER ★
71,592
Engagement Signals
FORKS
26
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 16 / 16 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
amitshekhariitbhu/llm-inference-engineering собрал 16 звёзд за окно, тогда как у автора всего 8,725 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 15,884. Это даёт surprise-индекс 0.000144 (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 14% OF 9771 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 9771 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 14%
VELOCITY2.293.71-1.43ABOVE 29%
RETENTION0.0%39.3%-39.3 PPABOVE 0%
FORKS2691-65ABOVE 23%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 5%