FINDING #5542 · UNIT ID 942373331
AgentR1/Agent-R1
Agent-R1: Training Powerful LLM Agents with End-to-End Reinforcement Learning
SURPRISE SCORE
0.00
Score Breakdown
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
1% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
1.86
ACCEL
-0.07
RETENTION
37.5%
PEAK 2026-08-26 · FORK-RETENTION 0.0% · 13 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
403
FOLLOWERS
15
OWNER ★
1,868
Engagement Signals
FORKS
114
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 13 / 13 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
AgentR1/Agent-R1 собрал 13 звёзд за окно, тогда как у автора всего 15 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 403. Это даёт surprise-индекс 0.00419 (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 43% 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 43%
VELOCITY1.863.71-1.86ABOVE 17%
RETENTION37.5%37.5%0.0 PPABOVE 50%
FORKS11490+24ABOVE 56%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 31%