FINDING #3812 · 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)
2% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
18.00
ACCEL
-2.00
RETENTION
85.0%
PEAK 2026-08-28 · FORK-RETENTION 87.5% · 54 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
6,395
FOLLOWERS
1,572
OWNER ★
16,307
Engagement Signals
FORKS
324
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 54 / 54 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
OpenDCAI/DataFlex собрал 54 звёзд за окно, тогда как у автора всего 1,572 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 6,395. Это даёт surprise-индекс 0.0028 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 87.5% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.
Related Findings
RANKS ABOVE 56% OF 8663 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 8663 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00+0.00ABOVE 56%
VELOCITY18.005.67+12.33ABOVE 83%
RETENTION85.0%41.7%+43.3 PPABOVE 92%
FORKS324332-8ABOVE 49%
SURPRISE0.000.00-0.00ABOVE 42%