FINDING #6574 · UNIT ID 867007699
thu-ml/SageAttention
[ICLR2025, ICML2025, NeurIPS2025 Spotlight] Quantized Attention achieves speedup of 2-5x compared to FlashAttention, without losing end-to-end metrics across language, image, and video models.
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
9.00
ACCEL
-2.82
RETENTION
28.4%
PEAK 2026-08-05 · FORK-RETENTION 81.8% · 63 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
10,531
FOLLOWERS
1,770
OWNER ★
34,957
Engagement Signals
FORKS
472
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 63 / 63 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
thu-ml/SageAttention собрал 63 звёзд за окно, тогда как у автора всего 1,770 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 10,531. Это даёт surprise-индекс 0.000851 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 81.8% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.
Related Findings
RANKS ABOVE 32% OF 9721 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 9721 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 32%
VELOCITY9.003.43+5.57ABOVE 76%
RETENTION28.4%32.1%-3.7 PPABOVE 44%
FORKS472130+342ABOVE 79%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 16%