DaoyuanLi2816/mini-verl — GitHub trend

FINDING #1112 · UNIT ID 1314075859

DaoyuanLi2816/mini-verl

Run a documented subset of verl-style OPD on one consumer GPU—typed config, Parquet prompts, and PEFT scale-out artifacts.

[ PYTHON ][ GITHUB ↗ ]

SURPRISE SCORE

0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.0175

ENGAGEMENT0.90

FRESHNESS1.00

SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE

SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)

14% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D

7.67

ACCEL

-0.00

RETENTION

77.8%

PEAK 2026-08-24 · FORK-RETENTION 50.0% · 23 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE

398

FOLLOWERS

245

OWNER ★

1,526

Engagement Signals

FORKS

ISSUE AUTH

PR AUTH

UNIQUE STARGAZERS 23 / 23 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

DaoyuanLi2816/mini-verl собрал 23 звёзд за окно, тогда как у автора всего 245 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 398. Это даёт surprise-индекс 0.0175 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 50.0% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.

Related Findings

RANKS ABOVE 88% OF 9314 FINDINGS

#06MddIdd/mdd-sim-gateway[ PYTHON ]0.65 #16917Dhj/DeepPaperNote[ PYTHON ]0.50 #20bam-bam-2/solo-skills[ PYTHON ]0.46 #23HarnessRouter/harnessrouter[ PYTHON ]0.42 #31LBH-123-AI/Comfyui_Minimax_h3_latent_Upscaler[ PYTHON ]0.39

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 9314 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW

METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE

SCORE0.010.00+0.01ABOVE 88%

VELOCITY7.675.67+2.00ABOVE 62%

RETENTION77.8%40.0%+37.8 PPABOVE 81%

FORKS45324-279ABOVE 19%

SURPRISE0.020.00+0.01ABOVE 72%