Dao-AILab/flash-attention — GitHub trend

◂ BACK TO LEADERBOARD

FINDING #1415 · UNIT ID 494232964

Dao-AILab/flash-attention

Fast and memory-efficient exact attention

[ PYTHON ][ ORG ][ GITHUB ↗ ]

SURPRISE SCORE

0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.00028

ENGAGEMENT1.45

FRESHNESS1.64

SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE

SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)

2% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D

2.43

ACCEL

-0.04

RETENTION

14.4%

PEAK 2026-01-31 · FORK-RETENTION 100.0% · 438 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE

8,663

FOLLOWERS

1,529

OWNER ★

28,027

Engagement Signals

FORKS

2,945

ISSUE AUTH

PR AUTH

UNIQUE STARGAZERS 438 / 438 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

Dao-AILab/flash-attention собрал 438 звёзд за окно, тогда как у автора всего 1,529 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 8,663. Это даёт surprise-индекс 0.00028 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 100.0% и 110 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.

Related Findings

RANKS ABOVE 45% OF 2559 FINDINGS

#02databricks-solutions/ai-dev-kit[ PYTHON ]0.10 #09sickn33/agentic-awesome-skills[ PYTHON ]0.019 #10cft0808/edict[ PYTHON ]0.0183 #16ZhuLinsen/daily_stock_analysis[ PYTHON ]0.0159 #24jundot/omlx[ PYTHON ]0.014

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 2559 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW

METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE

SCORE0.000.00-0.00ABOVE 45%

VELOCITY2.432.88-0.45ABOVE 41%

RETENTION14.4%6.3%+8.1 PPABOVE 82%

FORKS2,9451,183+1,762ABOVE 72%

SURPRISE0.000.00-0.00ABOVE 31%