FINDING #4348 · 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
3.33
ACCEL
-1.00
RETENTION
50.0%
PEAK 2026-09-22 · FORK-RETENTION 0.0% · 10 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
389
FOLLOWERS
123
OWNER ★
2,663
Engagement Signals
FORKS
225
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 10 / 10 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
langfengQ/verl-agent собрал 10 звёзд за окно, тогда как у автора всего 123 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 389. Это даёт surprise-индекс 0.00776 (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 54% OF 9535 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 9535 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00+0.00ABOVE 54%
VELOCITY3.335.67-2.33ABOVE 19%
RETENTION50.0%44.1%+5.9 PPABOVE 53%
FORKS225324-99ABOVE 43%
SURPRISE0.010.00+0.00ABOVE 59%