FINDING #6352 · 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)
6% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
7.86
ACCEL
-0.46
RETENTION
53.8%
PEAK 2026-08-24 · FORK-RETENTION 76.9% · 55 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
5,496
FOLLOWERS
195
OWNER ★
25,532
Engagement Signals
FORKS
166
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 55 / 55 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
verl-project/verl-omni собрал 55 звёзд за окно, тогда как у автора всего 195 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 5,496. Это даёт surprise-индекс 0.00142 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 76.9% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.
Related Findings
RANKS ABOVE 35% OF 9755 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 9755 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 35%
VELOCITY7.863.71+4.14ABOVE 73%
RETENTION53.8%37.5%+16.3 PPABOVE 76%
FORKS16690+76ABOVE 65%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 17%