FINDING #3895 · 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)
2% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
9.14
ACCEL
-0.57
RETENTION
59.5%
PEAK 2026-07-09 · FORK-RETENTION 0.0% · 64 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
2,184
FOLLOWERS
624
OWNER ★
4,680
Engagement Signals
FORKS
613
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 64 / 64 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
llm-d/llm-d собрал 64 звёзд за окно, тогда как у автора всего 624 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 2,184. Это даёт surprise-индекс 0.00411 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 0.0% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.
Related Findings
RANKS ABOVE 43% OF 6892 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 6892 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 43%
VELOCITY9.144.14+5.00ABOVE 72%
RETENTION59.5%40.6%+18.9 PPABOVE 75%
FORKS61389+524ABOVE 88%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 29%