FINDING #3163 · 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)
4% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
18.33
ACCEL
-0.50
RETENTION
85.0%
PEAK 2026-07-14 · FORK-RETENTION 0.0% · 55 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 55 / 55 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
OpenDCAI/DataFlex собрал 55 звёзд за окно, тогда как у автора всего 1,139 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 4,910. Это даёт surprise-индекс 0.0037 (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 37% OF 5024 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 5024 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 37%
VELOCITY18.336.67+11.67ABOVE 79%
RETENTION85.0%46.5%+38.5 PPABOVE 90%
FORKS198116+82ABOVE 63%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 23%