FINDING #4379 · 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)
0% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
3.86
ACCEL
-0.54
RETENTION
46.4%
PEAK 2026-10-13 · FORK-RETENTION 0.0% · 27 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
1,022
FOLLOWERS
315
OWNER ★
7,072
Engagement Signals
FORKS
497
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 27 / 27 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
PeterGriffinJin/Search-R1 собрал 27 звёзд за окно, тогда как у автора всего 315 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 1,022. Это даёт surprise-индекс 0.00363 (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 55% OF 9651 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 9651 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00+0.00ABOVE 55%
VELOCITY3.863.14+0.71ABOVE 57%
RETENTION46.4%16.7%+29.8 PPABOVE 81%
FORKS497277+220ABOVE 62%
SURPRISE0.000.00+0.00ABOVE 52%