Github Trends®
9102 findingsmedian surprise 0.00429window 3 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 3 days window ]
SOURCE: own snapshots
РЕПО НЕТ В ОКНЕ 90D. ПОКАЗАН FINDING ИЗ ОКНА 3D (3 days) — РАНГ #266.
FINDING #266 · 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.
[ PYTHON ][ ORG ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.17
ENGAGEMENT0.25
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
15% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
30.67
ACCEL
0.00
RETENTION
0.0%
PEAK 2026-08-28 · FORK-RETENTION 0.0% · 92 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
139
FOLLOWERS
7
OWNER ★
624

Engagement Signals

FORKS
11
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 92 / 92 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

SigmanticAI/apex-inference-chip собрал 92 звёзд за окно, тогда как у автора всего 7 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 139. Это даёт surprise-индекс 0.17 (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 9102 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.060.00+0.06ABOVE 97%
VELOCITY30.675.67+25.00ABOVE 91%
RETENTION0.0%45.5%-45.5 PPABOVE 0%
FORKS11340-328ABOVE 8%
SURPRISE0.170.00+0.17ABOVE 97%