FINDING #5432 · 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)
6% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
19.71
ACCEL
-0.46
RETENTION
80.0%
PEAK 2026-08-24 · FORK-RETENTION 75.0% · 138 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
6,385
FOLLOWERS
1,567
OWNER ★
16,257
Engagement Signals
FORKS
321
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 138 / 138 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
OpenDCAI/DataFlex собрал 138 звёзд за окно, тогда как у автора всего 1,567 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 6,385. Это даёт surprise-индекс 0.00307 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 75.0% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.
Related Findings
RANKS ABOVE 44% OF 9771 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 9771 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 44%
VELOCITY19.713.71+16.00ABOVE 88%
RETENTION80.0%39.3%+40.7 PPABOVE 96%
FORKS32191+230ABOVE 79%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 25%