FINDING #9432 · UNIT ID 1132541200
deepseek-ai/Engram
Conditional Memory via Scalable Lookup: A New Axis of Sparsity for Large Language Models
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
3.43
ACCEL
+1.54
RETENTION
50.0%
PEAK 2026-09-11 · FORK-RETENTION 0.0% · 24 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
340,791
FOLLOWERS
105,226
OWNER ★
651,693
Engagement Signals
FORKS
359
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 24 / 24 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
deepseek-ai/Engram собрал 24 звёзд за окно, тогда как у автора всего 105,226 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 340,791. Это даёт surprise-индекс 0.0000101 (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 4% OF 9789 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 9789 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 4%
VELOCITY3.433.430.00ABOVE 49%
RETENTION50.0%37.5%+12.5 PPABOVE 66%
FORKS359120+239ABOVE 75%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 1%