FINDING #1403 · UNIT ID 975070903
llm-d/llm-d
Achieve state of the art inference performance with modern accelerators on Kubernetes
SURPRISE SCORE
0.00
Score Breakdown
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
4% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
51.33
ACCEL
+10.50
RETENTION
28.8%
PEAK 2026-08-28 · FORK-RETENTION 21.1% · 154 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
2,404
FOLLOWERS
671
OWNER ★
5,312
Engagement Signals
FORKS
731
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 154 / 154 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
llm-d/llm-d собрал 154 звёзд за окно, тогда как у автора всего 671 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 2,404. Это даёт surprise-индекс 0.021 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 21.1% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация положительная — рост ещё не выдохся.
Related Findings
RANKS ABOVE 85% OF 9102 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 9102 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.010.00+0.01ABOVE 85%
VELOCITY51.335.67+45.67ABOVE 95%
RETENTION28.8%45.5%-16.6 PPABOVE 35%
FORKS731340+392ABOVE 65%
SURPRISE0.020.00+0.02ABOVE 76%