▲РЕПО НЕТ В ОКНЕ 3D. ПОКАЗАН FINDING ИЗ ОКНА 30D (30 days) — РАНГ #9300.
FINDING #9300 · 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)
4% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
2.03
ACCEL
+0.01
RETENTION
36.1%
PEAK 2026-08-18 · FORK-RETENTION 0.0% · 61 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
1,945,841
FOLLOWERS
131,426
OWNER ★
947,012
Engagement Signals
FORKS
258
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 61 / 61 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
openai/mle-bench собрал 61 звёзд за окно, тогда как у автора всего 131,426 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 1,945,841. Это даёт surprise-индекс 0.00000104 (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 3% OF 9593 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 9593 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 3%
VELOCITY2.033.63-1.60ABOVE 21%
RETENTION36.1%25.0%+11.1 PPABOVE 71%
FORKS258117+141ABOVE 69%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 0%