FINDING #6595 · UNIT ID 991939049
alibaba/ROLL
An Efficient and User-Friendly Scaling Library for Reinforcement Learning with Large Language Models
SURPRISE SCORE
0.00
Score Breakdown
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
0% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
2.14
ACCEL
+0.46
RETENTION
87.5%
PEAK 2026-07-13 · FORK-RETENTION 0.0% · 15 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
201,293
FOLLOWERS
20,353
OWNER ★
802,934
Engagement Signals
FORKS
297
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 15 / 15 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
alibaba/ROLL собрал 15 звёзд за окно, тогда как у автора всего 20,353 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 201,293. Это даёт surprise-индекс 0.0000106 (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.
Related Findings
RANKS ABOVE 4% OF 6892 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 6892 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 4%
VELOCITY2.144.14-2.00ABOVE 23%
RETENTION87.5%40.6%+46.9 PPABOVE 97%
FORKS29789+208ABOVE 78%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 1%