FINDING #2405 · UNIT ID 1037741738
RLinf/RLinf
RLinf: Reinforcement Learning Infrastructure for Embodied and Agentic AI
SURPRISE SCORE
0.00
Score Breakdown
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
8% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
11.47
ACCEL
+0.10
RETENTION
52.8%
PEAK 2026-07-01 · FORK-RETENTION 0.0% · 344 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
1,069
FOLLOWERS
109
OWNER ★
4,256
Engagement Signals
FORKS
595
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 344 / 344 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
RLinf/RLinf собрал 344 звёзд за окно, тогда как у автора всего 109 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 1,069. Это даёт surprise-индекс 0.0103 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 0.0% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация положительная — рост ещё не выдохся.
Related Findings
RANKS ABOVE 62% 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 62%
VELOCITY11.474.23+7.23ABOVE 77%
RETENTION52.8%29.4%+23.4 PPABOVE 88%
FORKS59592+503ABOVE 87%
SURPRISE0.010.01-0.00ABOVE 46%