Github Trends®
800 findingsmedian surprise 0.0131window 1 day
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 1 day window ]
SOURCE: own snapshots
▲РЕПО НЕТ В ОКНЕ 90D. ПОКАЗАН FINDING ИЗ ОКНА 1D (1 day) — РАНГ #90.
FINDING #90 · UNIT ID 1430802260
AquaHorseM/Awesome-Diffusion-Flow-RL
A curated list of papers and tools for reinforcement learning and reward optimization with diffusion and flow models — from image generation and language reasoning to robot control and scientific discovery.
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.15
ENGAGEMENT0.49
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
16% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
8.00
ACCEL
0.00
RETENTION
0.0%
PEAK 2026-10-27 · FORK-RETENTION 0.0% · 8 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
14
FOLLOWERS
8
OWNER ★
85

Engagement Signals

FORKS
8
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 8 / 8 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

AquaHorseM/Awesome-Diffusion-Flow-RL собрал 8 звёзд за окно, тогда как у автора всего 8 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 14. Это даёт surprise-индекс 0.15 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 0.0% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация положительная — рост ещё не выдохся.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 800 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.050.00+0.05ABOVE 89%
VELOCITY8.0010.50-2.50ABOVE 32%
RETENTION0.0%0.0%0.0 PPABOVE 0%
FORKS8282-273ABOVE 5%
SURPRISE0.150.01+0.14ABOVE 93%