DaoyuanLi2816/mini-verl — GitHub trend

FINDING #1352 · UNIT ID 1314075859

DaoyuanLi2816/mini-verl

Run a documented subset of verl-style OPD on one consumer GPU—typed config, Parquet prompts, and PEFT scale-out artifacts.

[ PYTHON ][ GITHUB ↗ ]

SURPRISE SCORE

0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.0188

ENGAGEMENT0.53

FRESHNESS1.00

SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE

SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)

17% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D

8.00

ACCEL

-1.00

RETENTION

59.1%

PEAK 2026-08-20 · FORK-RETENTION 100.0% · 24 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE

385

FOLLOWERS

238

OWNER ★

1,500

Engagement Signals

FORKS

ISSUE AUTH

PR AUTH

UNIQUE STARGAZERS 24 / 24 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

DaoyuanLi2816/mini-verl собрал 24 звёзд за окно, тогда как у автора всего 238 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 385. Это даёт surprise-индекс 0.0188 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 100.0% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.

Related Findings

RANKS ABOVE 85% OF 9125 FINDINGS

#02xdreizein666/getcontact-cli[ PYTHON ]0.98 #07LBH-123-AI/Comfyui_Minimax_h3_latent_Upscaler[ PYTHON ]0.72 #23guillaumemeyer/watermarks-remover[ PYTHON ]0.42 #24securo-finance/securo[ PYTHON ]0.42 #28awesome-dsh-plugin/awesome-dsh-plugin[ PYTHON ]0.39

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 9125 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW

METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE

SCORE0.010.00+0.01ABOVE 85%

VELOCITY8.005.33+2.67ABOVE 64%

RETENTION59.1%20.6%+38.5 PPABOVE 76%

FORKS37343-306ABOVE 15%

SURPRISE0.020.00+0.01ABOVE 75%