FINDING #3306 · 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
9.43
ACCEL
-0.18
RETENTION
33.3%
PEAK 2026-08-27 · FORK-RETENTION 17.6% · 66 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
1,337
FOLLOWERS
146
OWNER ★
5,224
Engagement Signals
FORKS
690
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 66 / 66 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
RLinf/RLinf собрал 66 звёзд за окно, тогда как у автора всего 146 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 1,337. Это даёт surprise-индекс 0.00685 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 17.6% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.
Related Findings
RANKS ABOVE 66% OF 9771 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 9771 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00+0.00ABOVE 66%
VELOCITY9.433.71+5.71ABOVE 77%
RETENTION33.3%39.3%-6.0 PPABOVE 40%
FORKS69091+599ABOVE 89%
SURPRISE0.010.01-0.00ABOVE 42%