FINDING #2558 · UNIT ID 953478769
langfengQ/verl-agent
verl-agent is an extension of veRL, designed for training LLM/VLM agents via RL. verl-agent is also the official code for paper "Group-in-Group Policy Optimization for LLM Agent Training"
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
3.00
ACCEL
+1.50
RETENTION
100.0%
PEAK 2026-07-19 · FORK-RETENTION 0.0% · 9 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
354
FOLLOWERS
112
OWNER ★
2,436
Engagement Signals
FORKS
204
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 9 / 9 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
langfengQ/verl-agent собрал 9 звёзд за окно, тогда как у автора всего 112 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 354. Это даёт surprise-индекс 0.00761 (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.
Related Findings
RANKS ABOVE 46% OF 4743 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 4743 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 46%
VELOCITY3.005.67-2.67ABOVE 10%
RETENTION100.0%44.4%+55.6 PPABOVE 96%
FORKS204165+39ABOVE 55%
SURPRISE0.010.01-0.00ABOVE 44%