Github Trends®
9665 findingsmedian surprise 0.00853window 30 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 30 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #3435 · UNIT ID 625323941
Lifelong-Robot-Learning/LIBERO
Benchmarking Knowledge Transfer in Lifelong Robot Learning
[ JUPYTER NOTEBOOK ][ ORG ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.00659
ENGAGEMENT0.54
FRESHNESS1.41
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
5% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
3.93
ACCEL
+0.01
RETENTION
40.7%
PEAK 2026-09-22 · FORK-RETENTION 60.0% · 118 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
557
FOLLOWERS
35
OWNER ★
2,433

Engagement Signals

FORKS
513
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 118 / 118 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

Lifelong-Robot-Learning/LIBERO собрал 118 звёзд за окно, тогда как у автора всего 35 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 557. Это даёт surprise-индекс 0.00659 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 60.0% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация положительная — рост ещё не выдохся.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 9665 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.010.00+0.00ABOVE 64%
VELOCITY3.933.87+0.07ABOVE 51%
RETENTION40.7%18.8%+22.0 PPABOVE 92%
FORKS513120+393ABOVE 82%
SURPRISE0.010.01-0.00ABOVE 44%