FINDING #2514 · 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)
2% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
12.00
ACCEL
+0.21
RETENTION
50.0%
PEAK 2026-07-09 · FORK-RETENTION 0.0% · 84 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
1,069
FOLLOWERS
109
OWNER ★
4,256
Engagement Signals
FORKS
595
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 84 / 84 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
RLinf/RLinf собрал 84 звёзд за окно, тогда как у автора всего 109 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 1,069. Это даёт surprise-индекс 0.0108 (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 64% OF 6892 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 6892 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00+0.00ABOVE 64%
VELOCITY12.004.14+7.86ABOVE 78%
RETENTION50.0%40.6%+9.4 PPABOVE 60%
FORKS59589+506ABOVE 88%
SURPRISE0.010.01-0.00ABOVE 50%