FINDING #6750 · UNIT ID 261372860
DLR-RM/stable-baselines3
PyTorch version of Stable Baselines, reliable implementations of reinforcement learning algorithms.
SURPRISE SCORE
0.00
Score Breakdown
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
0% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
3.43
ACCEL
-0.43
RETENTION
28.6%
PEAK 2026-10-25 · FORK-RETENTION 0.0% · 24 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
6,547
FOLLOWERS
944
OWNER ★
23,294
Engagement Signals
FORKS
2,178
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 24 / 24 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
DLR-RM/stable-baselines3 собрал 24 звёзд за окно, тогда как у автора всего 944 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 6,547. Это даёт surprise-индекс 0.000521 (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 30% OF 9619 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 9619 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 30%
VELOCITY3.433.29+0.14ABOVE 52%
RETENTION28.6%20.0%+8.6 PPABOVE 65%
FORKS2,178293+1,885ABOVE 85%
SURPRISE0.000.00-0.00ABOVE 21%