FINDING #6304 · 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)
2% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
4.43
ACCEL
-2.18
RETENTION
5.8%
PEAK 2026-10-11 · FORK-RETENTION 0.0% · 31 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
5,787
FOLLOWERS
221
OWNER ★
26,725
Engagement Signals
FORKS
254
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 31 / 31 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
verl-project/verl-omni собрал 31 звёзд за окно, тогда как у автора всего 221 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 5,787. Это даёт surprise-индекс 0.00076 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 0.0% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.
Related Findings
RANKS ABOVE 35% OF 9651 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 9651 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 35%
VELOCITY4.433.14+1.29ABOVE 62%
RETENTION5.8%16.7%-10.9 PPABOVE 25%
FORKS254277-23ABOVE 48%
SURPRISE0.000.00-0.00ABOVE 26%