FINDING #1856 · 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)
1% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
15.00
ACCEL
+2.50
RETENTION
0.0%
PEAK 2026-07-15 · FORK-RETENTION 0.0% · 45 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
1,069
FOLLOWERS
109
OWNER ★
4,256
Engagement Signals
FORKS
595
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 45 / 45 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
RLinf/RLinf собрал 45 звёзд за окно, тогда как у автора всего 109 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 1,069. Это даёт surprise-индекс 0.0135 (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 63% OF 5024 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 5024 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00+0.00ABOVE 63%
VELOCITY15.006.67+8.33ABOVE 75%
RETENTION0.0%46.5%-46.5 PPABOVE 0%
FORKS595116+479ABOVE 85%
SURPRISE0.010.01-0.00ABOVE 49%