FINDING #6004 · UNIT ID 1216947831
verl-project/verl-omni
Multimodal RL training framework for diffusion & omni models
SURPRISE SCORE
0.00
Score Breakdown
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
22% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
6.70
ACCEL
+0.02
RETENTION
50.4%
PEAK 2026-08-03 · FORK-RETENTION 95.7% · 201 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
5,496
FOLLOWERS
195
OWNER ★
25,532
Engagement Signals
FORKS
166
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 201 / 201 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
verl-project/verl-omni собрал 201 звёзд за окно, тогда как у автора всего 195 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 5,496. Это даёт surprise-индекс 0.00121 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 95.7% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация положительная — рост ещё не выдохся.
Related Findings
RANKS ABOVE 37% OF 9593 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 9593 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 37%
VELOCITY6.703.63+3.07ABOVE 69%
RETENTION50.4%25.0%+25.4 PPABOVE 91%
FORKS166117+49ABOVE 59%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 17%