FINDING #456 · UNIT ID 1336663851
SigmanticAI/apex-inference-chip
An inference chip design that runs a real LLM (Qwen2.5-0.5B) on FPGA — one transformer decoder layer in RTL, every silicon value bit-exact against a golden model. 0.56 tok/s measured, a 140× climb, full evidence trail.
SURPRISE SCORE
0.00
Score Breakdown
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
86% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
17.63
ACCEL
+1.57
RETENTION
12.2%
PEAK 2026-08-19 · FORK-RETENTION 100.0% · 529 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
139
FOLLOWERS
7
OWNER ★
624
Engagement Signals
FORKS
11
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 529 / 529 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
SigmanticAI/apex-inference-chip собрал 529 звёзд за окно, тогда как у автора всего 7 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 139. Это даёт surprise-индекс 0.0986 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 100.0% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация положительная — рост ещё не выдохся.
Related Findings
RANKS ABOVE 95% OF 9595 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 9595 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.030.00+0.03ABOVE 95%
VELOCITY17.633.67+13.97ABOVE 88%
RETENTION12.2%24.6%-12.4 PPABOVE 26%
FORKS11115-104ABOVE 9%
SURPRISE0.100.01+0.09ABOVE 98%