FINDING #4754 · 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)
3% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
7.67
ACCEL
-1.00
RETENTION
77.8%
PEAK 2026-08-28 · FORK-RETENTION 80.0% · 23 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
5,496
FOLLOWERS
195
OWNER ★
25,532
Engagement Signals
FORKS
166
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 23 / 23 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
verl-project/verl-omni собрал 23 звёзд за окно, тогда как у автора всего 195 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 5,496. Это даёт surprise-индекс 0.00138 (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.
Related Findings
RANKS ABOVE 45% OF 8663 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 8663 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 45%
VELOCITY7.675.67+2.00ABOVE 61%
RETENTION77.8%41.7%+36.1 PPABOVE 85%
FORKS166332-166ABOVE 37%
SURPRISE0.000.00-0.00ABOVE 30%