FINDING #5899 · 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)
7% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
2.72
ACCEL
-0.00
RETENTION
27.1%
PEAK 2026-06-22 · FORK-RETENTION 0.0% · 245 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 245 / 245 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
alibaba/ROLL собрал 245 звёзд за окно, тогда как у автора всего 20,353 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 201,293. Это даёт surprise-индекс 0.0000135 (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 8% OF 6380 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 6380 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 8%
VELOCITY2.723.99-1.27ABOVE 33%
RETENTION27.1%17.1%+9.9 PPABOVE 71%
FORKS29790+208ABOVE 79%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 1%