▲РЕПО НЕТ В ОКНЕ 1D. ПОКАЗАН FINDING ИЗ ОКНА 3D (3 days) — РАНГ #4058.
FINDING #4058 · UNIT ID 869660918
openai/mle-bench
MLE-bench is a benchmark for measuring how well AI agents perform at machine learning engineering
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
4.00
ACCEL
-2.00
RETENTION
0.0%
PEAK 2026-07-15 · FORK-RETENTION 0.0% · 12 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
1,851,617
FOLLOWERS
126,506
OWNER ★
901,293
Engagement Signals
FORKS
256
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 12 / 12 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
openai/mle-bench собрал 12 звёзд за окно, тогда как у автора всего 126,506 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 1,851,617. Это даёт surprise-индекс 0.00000216 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 0.0% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.
Related Findings
RANKS ABOVE 3% OF 4186 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 4186 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 3%
VELOCITY4.006.00-2.00ABOVE 29%
RETENTION0.0%23.7%-23.7 PPABOVE 0%
FORKS256148+108ABOVE 64%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 0%