FINDING #801 · UNIT ID 1120304511
alexzhang13/rlm
General plug-and-play inference library for Recursive Language Models (RLMs), supporting various sandboxes.
SURPRISE SCORE
0.00
Score Breakdown
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
5% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
1.61
ACCEL
-0.02
RETENTION
1.3%
PEAK 2026-04-25 · FORK-RETENTION 22.9% · 290 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
1,496
FOLLOWERS
766
OWNER ★
7,295
Engagement Signals
FORKS
895
ISSUE AUTH
2
PR AUTH
4
UNIQUE STARGAZERS 290 / 290 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
alexzhang13/rlm собрал 290 звёзд за окно, тогда как у автора всего 766 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 1,496. Это даёт surprise-индекс 0.00105 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 22.9% и 6 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.
Related Findings
RANKS ABOVE 53% OF 1696 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 1696 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00+0.00ABOVE 53%
VELOCITY1.612.82-1.21ABOVE 9%
RETENTION1.3%4.8%-3.6 PPABOVE 6%
FORKS8951,584-688ABOVE 36%
SURPRISE0.000.00+0.00ABOVE 60%