FINDING #5302 · UNIT ID 1034938477
OpenDCAI/DataFlex
Data-centric LLM training with dynamic sample selection, domain mixture optimization, and example reweighting inside the LLaMA-Factory training loop.
SURPRISE SCORE
0.00
Score Breakdown
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
21% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
16.73
ACCEL
+0.10
RETENTION
57.3%
PEAK 2026-08-12 · FORK-RETENTION 60.3% · 502 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
6,405
FOLLOWERS
1,572
OWNER ★
16,307
Engagement Signals
FORKS
324
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 502 / 502 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
OpenDCAI/DataFlex собрал 502 звёзд за окно, тогда как у автора всего 1,572 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 6,405. Это даёт surprise-индекс 0.0026 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 60.3% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация положительная — рост ещё не выдохся.
Related Findings
RANKS ABOVE 45% OF 9593 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 9593 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 45%
VELOCITY16.733.63+13.10ABOVE 88%
RETENTION57.3%25.0%+32.3 PPABOVE 95%
FORKS324117+207ABOVE 74%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 25%