FINDING #4272 · UNIT ID 940662305
PeterGriffinJin/Search-R1
Search-R1: An Efficient, Scalable RL Training Framework for Reasoning & Search Engine Calling interleaved LLM based on veRL
SURPRISE SCORE
0.00
Score Breakdown
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
3% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
4.80
ACCEL
-0.27
RETENTION
20.2%
PEAK 2026-08-02 · FORK-RETENTION 76.2% · 144 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
1,003
FOLLOWERS
313
OWNER ★
6,903
Engagement Signals
FORKS
483
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 144 / 144 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
PeterGriffinJin/Search-R1 собрал 144 звёзд за окно, тогда как у автора всего 313 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 1,003. Это даёт surprise-индекс 0.0046 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 76.2% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.
Related Findings
RANKS ABOVE 55% 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 55%
VELOCITY4.803.67+1.13ABOVE 60%
RETENTION20.2%24.6%-4.5 PPABOVE 41%
FORKS483115+368ABOVE 83%
SURPRISE0.000.01-0.00ABOVE 36%