FINDING #3127 · 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)
4% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
6.00
ACCEL
-0.09
RETENTION
39.1%
PEAK 2026-06-22 · FORK-RETENTION 0.0% · 180 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
979
FOLLOWERS
312
OWNER ★
6,667
Engagement Signals
FORKS
455
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 180 / 180 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
PeterGriffinJin/Search-R1 собрал 180 звёзд за окно, тогда как у автора всего 312 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 979. Это даёт surprise-индекс 0.00589 (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 50% OF 6295 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 6295 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00+0.00ABOVE 50%
VELOCITY6.004.23+1.77ABOVE 62%
RETENTION39.1%29.4%+9.7 PPABOVE 69%
FORKS45592+363ABOVE 84%
SURPRISE0.010.01-0.01ABOVE 34%