FINDING #6677 · UNIT ID 953478769
langfengQ/verl-agent
verl-agent is an extension of veRL, designed for training LLM/VLM agents via RL. verl-agent is also the official code for paper "Group-in-Group Policy Optimization for LLM Agent Training"
SURPRISE SCORE
0.00
Score Breakdown
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
1% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
1.71
ACCEL
+0.50
RETENTION
100.0%
PEAK 2026-10-08 · FORK-RETENTION 0.0% · 12 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
393
FOLLOWERS
123
OWNER ★
2,703
Engagement Signals
FORKS
229
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 12 / 12 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
langfengQ/verl-agent собрал 12 звёзд за окно, тогда как у автора всего 123 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 393. Это даёт surprise-индекс 0.00396 (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 32% OF 9757 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 9757 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 32%
VELOCITY1.713.57-1.86ABOVE 12%
RETENTION100.0%40.0%+60.0 PPABOVE 99%
FORKS229112+117ABOVE 66%
SURPRISE0.000.01-0.00ABOVE 34%