FINDING #5321 · UNIT ID 991939049
alibaba/ROLL
An Efficient and User-Friendly Scaling Library for Reinforcement Learning with Large Language Models
SURPRISE SCORE
0.00
Score Breakdown
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
21% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
3.83
ACCEL
-0.02
RETENTION
26.8%
PEAK 2026-01-21 · FORK-RETENTION 0.0% · 690 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
201,293
FOLLOWERS
20,353
OWNER ★
802,934
Engagement Signals
FORKS
297
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 690 / 690 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
alibaba/ROLL собрал 690 звёзд за окно, тогда как у автора всего 20,353 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 201,293. Это даёт surprise-индекс 0.000019 (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 10% OF 5944 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 5944 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 10%
VELOCITY3.833.29+0.54ABOVE 56%
RETENTION26.8%11.3%+15.5 PPABOVE 83%
FORKS29799+198ABOVE 78%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 2%