FINDING #4145 · 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
3.43
ACCEL
-0.11
RETENTION
63.3%
PEAK 2026-09-18 · FORK-RETENTION 0.0% · 24 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
389
FOLLOWERS
123
OWNER ★
2,663
Engagement Signals
FORKS
225
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 24 / 24 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
langfengQ/verl-agent собрал 24 звёзд за окно, тогда как у автора всего 123 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 389. Это даёт surprise-индекс 0.00799 (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 58% OF 9770 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 9770 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00+0.00ABOVE 58%
VELOCITY3.433.57-0.14ABOVE 47%
RETENTION63.3%40.0%+23.3 PPABOVE 82%
FORKS22592+133ABOVE 71%
SURPRISE0.010.01-0.00ABOVE 46%