FINDING #3680 · 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)
31% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
15.63
ACCEL
+0.13
RETENTION
43.1%
PEAK 2026-06-28 · FORK-RETENTION 0.0% · 469 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
4,910
FOLLOWERS
1,139
OWNER ★
13,160
Engagement Signals
FORKS
198
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 469 / 469 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
OpenDCAI/DataFlex собрал 469 звёзд за окно, тогда как у автора всего 1,139 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 4,910. Это даёт surprise-индекс 0.00316 (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 42% OF 6295 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 6295 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 42%
VELOCITY15.634.23+11.40ABOVE 83%
RETENTION43.1%29.4%+13.7 PPABOVE 76%
FORKS19892+106ABOVE 69%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 24%