Github Trends®
6892 findingsmedian surprise 0.0109window 7 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 7 days window ]
SOURCE: gharchive
FINDING #5708 · 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

SURPRISE0.000237
ENGAGEMENT0.20
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
5% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
5.43
ACCEL
+0.50
RETENTION
33.3%
PEAK 2026-07-13 · FORK-RETENTION 0.0% · 38 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
22,893
FOLLOWERS
2,957
OWNER ★
84,895

Engagement Signals

FORKS
54
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 38 / 38 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

Tencent-Hunyuan/UniRL собрал 38 звёзд за окно, тогда как у автора всего 2,957 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 22,893. Это даёт surprise-индекс 0.000237 (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.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 6892 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 17%
VELOCITY5.434.14+1.29ABOVE 58%
RETENTION33.3%40.6%-7.3 PPABOVE 37%
FORKS5489-35ABOVE 37%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 7%