Github Trends®
4131 findingsmedian surprise 0.00652window 3 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 3 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #3685 · UNIT ID 738776129
intel/auto-round
PTQ-Level Efficiency, QAT-Level Accuracy|训练后量化的效率,量化感知训练的精度
[ PYTHON ][ ORG ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.000144
ENGAGEMENT0.45
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
1% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
4.33
ACCEL
+6.50
RETENTION
0.0%
PEAK 2026-10-18 · FORK-RETENTION 0.0% · 13 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
29,974
FOLLOWERS
5,662
OWNER ★
93,251

Engagement Signals

FORKS
190
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 13 / 13 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

intel/auto-round собрал 13 звёзд за окно, тогда как у автора всего 5,662 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 29,974. 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.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 4131 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 11%
VELOCITY4.336.00-1.67ABOVE 34%
RETENTION0.0%25.0%-25.0 PPABOVE 0%
FORKS190279-89ABOVE 43%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 6%