FINDING #5116 · UNIT ID 1034938477
OpenDCAI/DataFlex
Data-centric LLM training with dynamic sample selection, domain mixture optimization, and example reweighting inside the LLaMA-Factory training loop.
SURPRISE SCORE
0.00
Score Breakdown
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
22% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
17.33
ACCEL
-0.00
RETENTION
49.3%
PEAK 2026-07-31 · FORK-RETENTION 92.6% · 520 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
6,385
FOLLOWERS
1,567
OWNER ★
16,257
Engagement Signals
FORKS
321
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 520 / 520 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
OpenDCAI/DataFlex собрал 520 звёзд за окно, тогда как у автора всего 1,567 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 6,385. Это даёт surprise-индекс 0.0027 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 92.6% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.
Related Findings
RANKS ABOVE 47% OF 9595 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 9595 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 47%
VELOCITY17.333.67+13.67ABOVE 88%
RETENTION49.3%24.6%+24.7 PPABOVE 90%
FORKS321115+206ABOVE 75%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 25%