FINDING #3310 · UNIT ID 523007292
openxla/xla
A machine learning compiler for GPUs, CPUs, and ML accelerators
SURPRISE SCORE
0.00
Score Breakdown
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
5% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
2.66
ACCEL
-0.01
RETENTION
55.0%
PEAK 2026-07-13 · FORK-RETENTION 0.0% · 239 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
4,111
FOLLOWERS
1,435
OWNER ★
6,207
Engagement Signals
FORKS
863
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 239 / 239 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
openxla/xla собрал 239 звёзд за окно, тогда как у автора всего 1,435 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 4,111. Это даёт surprise-индекс 0.00064 (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 48% OF 6380 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 6380 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 48%
VELOCITY2.663.99-1.34ABOVE 32%
RETENTION55.0%17.1%+37.9 PPABOVE 97%
FORKS86390+774ABOVE 92%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 12%