Github Trends®
9796 findingsmedian surprise 0.00383window 7 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 7 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #2694 · UNIT ID 625323941
Lifelong-Robot-Learning/LIBERO
Benchmarking Knowledge Transfer in Lifelong Robot Learning
[ JUPYTER NOTEBOOK ][ ORG ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.00815
ENGAGEMENT0.44
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
1% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
4.86
ACCEL
+0.18
RETENTION
0.0%
PEAK 2026-10-16 · FORK-RETENTION 0.0% · 34 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
556
FOLLOWERS
35
OWNER ★
2,433

Engagement Signals

FORKS
513
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 34 / 34 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

Lifelong-Robot-Learning/LIBERO собрал 34 звёзд за окно, тогда как у автора всего 35 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 556. Это даёт surprise-индекс 0.00815 (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.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 9796 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00+0.00ABOVE 72%
VELOCITY4.863.29+1.57ABOVE 63%
RETENTION0.0%16.3%-16.3 PPABOVE 0%
FORKS513239+274ABOVE 66%
SURPRISE0.010.00+0.00ABOVE 63%