Github Trends®
9593 findingsmedian surprise 0.00799window 30 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 30 days window ]
SOURCE: own snapshots
РЕПО НЕТ В ОКНЕ 180D. ПОКАЗАН FINDING ИЗ ОКНА 30D (30 days) — РАНГ #8518.
FINDING #8518 · UNIT ID 1262897325
Tencent-Hunyuan/UniRL
UniRL is a Framework for Unified Multimodal Model Reinforcement Learning
[ PYTHON ][ ORG ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.0000669
ENGAGEMENT0.36
FRESHNESS1.56
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
5% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
1.63
ACCEL
-0.02
RETENTION
25.0%
PEAK 2026-08-04 · FORK-RETENTION 80.0% · 49 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
24,375
FOLLOWERS
3,253
OWNER ★
89,343

Engagement Signals

FORKS
64
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 49 / 49 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

Tencent-Hunyuan/UniRL собрал 49 звёзд за окно, тогда как у автора всего 3,253 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 24,375. Это даёт surprise-индекс 0.0000669 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 80.0% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 9593 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 11%
VELOCITY1.633.63-2.00ABOVE 6%
RETENTION25.0%25.0%0.0 PPABOVE 50%
FORKS64117-53ABOVE 35%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 4%