Github Trends®
9733 findingsmedian surprise 0.00869window 7 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 7 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #1728 · 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

SURPRISE0.017
ENGAGEMENT0.55
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
35% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
7.29
ACCEL
-0.21
RETENTION
59.1%
PEAK 2026-08-20 · FORK-RETENTION 45.5% · 51 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
388
FOLLOWERS
238
OWNER ★
1,500

Engagement Signals

FORKS
37
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 51 / 51 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

DaoyuanLi2816/mini-verl собрал 51 звёзд за окно, тогда как у автора всего 238 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 388. Это даёт surprise-индекс 0.017 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 45.5% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 9733 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.010.00+0.01ABOVE 82%
VELOCITY7.293.57+3.71ABOVE 71%
RETENTION59.1%34.4%+24.7 PPABOVE 82%
FORKS3798-61ABOVE 27%
SURPRISE0.020.01+0.01ABOVE 67%