Madison Kanna ✓

@Madisonkanna · San Francisco, CA · joined 23 Jan 2019

writing to learn. AI inference and post-training @FireworksAI_HQ https://t.co/fWhUnunWkT

83 967Followers

403Following

15 981Posts total

196.4KViews on collected posts

โพสต์ล่าสุด

Madison Kanna ✓@Madisonkanna8 Sep

Life update. I've joined @FireworksAI_HQ! I believe intelligence should be open and accessible. I've always admired what Fireworks is doing to further this mission, and I couldn't be more excited to join the team. 26K views · 516 likes · 5 reposts · 102 replies Open on X →

Madison Kanna ✓@Madisonkanna7 Sep

One last day of vacation before starting a new job tomorrow. Feeling very lucky, rested, and excited https://t.co/NBE0Ic9xRH

23K views · 445 likes · 0 reposts · 46 replies Open on X →

Madison Kanna ✓@Madisonkanna6 Sep

Excited to share this. Speculative decoding is one of the most important optimization techniques in LLM inference. @lily_gpupoor and I built an interactive tutorial for the NeurIPS Education Track and we just open-sourced the tutorial, site, and LosslessBench harness: 29.8K views · 224 likes · 16 reposts · 18 replies Open on X →

Madison Kanna ✓@Madisonkanna2 Sep

I use vim btw https://t.co/s3fz4e9AkO

63.5K views · 291 likes · 3 reposts · 36 replies Open on X →

Madison Kanna ✓@Madisonkanna28 Jul

I think we need to nuke SF https://t.co/x8KUdkLNpK

0:03

54.2K views · 268 likes · 10 reposts · 15 replies Open on X →

เทียบกับบัญชีขนาดเดียวกัน

5 โพสต์จาก 90 วันที่ผ่านมา เทียบกับช่วง 10K–100K ผู้ติดตาม แสดงในวงกว้าง แต่มีผู้ชมตอบสนองน้อย.

ยอดดูมัธยฐาน29 778บัญชีนี้1 079ค่ามัธยฐานของ 10K–100K

การเข้าถึง, %35.46%บัญชีนี้3.82%ค่ามัธยฐานของ 10K–100K

การมีส่วนร่วม, %0.87%บัญชีนี้1.65%ค่ามัธยฐานของ 10K–100K

ตัวชี้วัด	บัญชีนี้	ค่ามัธยฐานของ 10K–100K	อัตราส่วน
ยอดดูมัธยฐานต่อโพสต์	29 778	1 079	27.6×
การเข้าถึง (ยอดดู ÷ ผู้ติดตาม)	35.46%	3.82%	9.28×
อัตราการมีส่วนร่วม	0.87%	1.65%	0.53×

บัญชีอื่นในช่วงนี้ → เปรียบเทียบกับบัญชีอื่น → ค่าอ้างอิงเหล่านี้คำนวณอย่างไร →

Growth & engagement

How the posts we collected actually performed: views and reaction rate post by post, what the audience did with them, and where the follower count goes.

Views per post

54.2K28 Jul

63.5K2 Sep

29.8K6 Sep

23K7 Sep

26K8 Sep

Last 5 collected posts, oldest on the left. The scale is logarithmic: one post can outrun the rest a hundred times over.

Engagement rate per post

0.54%28 Jul

0.53%2 Sep

0.87%6 Sep

2.13%7 Sep

2.41%8 Sep

Reactions — likes, reposts, replies and quotes — divided by views. Median for 10K–100K accounts is 1.65%.

What the audience does

Likes75.0%1 744 in total

Reposts1.5%34 in total

Replies9.3%217 in total

Quotes0.4%10 in total

Bookmarks13.7%319 in total

Share of every reaction we collected for this account. Replies mean argument, reposts mean endorsement, bookmarks mean the post was worth keeping.

The follower curve appears once this account has two daily snapshots — we take one a day, and this one is on its first.