FINDING #3733 · 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)
2% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
19.00
ACCEL
-0.50
RETENTION
90.0%
PEAK 2026-08-28 · FORK-RETENTION 36.4% · 57 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 57 / 57 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
OpenDCAI/DataFlex собрал 57 звёзд за окно, тогда как у автора всего 1,567 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 6,385. Это даёт surprise-индекс 0.00296 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 36.4% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.
Related Findings
RANKS ABOVE 59% OF 9102 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 9102 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00+0.00ABOVE 59%
VELOCITY19.005.67+13.33ABOVE 85%
RETENTION90.0%45.5%+44.5 PPABOVE 94%
FORKS321340-18ABOVE 49%
SURPRISE0.000.00-0.00ABOVE 44%