FINDING #3120 · 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)
1% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
3.57
ACCEL
+0.18
RETENTION
42.9%
PEAK 2026-07-17 · FORK-RETENTION 0.0% · 25 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
356
FOLLOWERS
112
OWNER ★
2,436
Engagement Signals
FORKS
204
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 25 / 25 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
langfengQ/verl-agent собрал 25 звёзд за окно, тогда как у автора всего 112 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 356. Это даёт surprise-индекс 0.00903 (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 65% OF 8842 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 8842 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00+0.00ABOVE 65%
VELOCITY3.573.43+0.14ABOVE 51%
RETENTION42.9%38.9%+4.0 PPABOVE 58%
FORKS204110+94ABOVE 66%
SURPRISE0.010.01+0.00ABOVE 54%