Github Trends®
1013 findingsmedian surprise 0.0334window 30 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 30 days window ]
SOURCE: gharchive
FINDING #527 · UNIT ID 1209020591
redai-infra/Relax
An Asynchronous Reinforcement Learning Engine for Omni-Modal Post-Training at Scale
[ PYTHON ][ ORG ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.00772
ENGAGEMENT0.20
FRESHNESS1.30
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
12% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
2.00
ACCEL
+0.06
RETENTION
0.0%
PEAK 2026-07-14 · FORK-RETENTION 0.0% · 60 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
219
FOLLOWERS
54
OWNER ★
556

Engagement Signals

FORKS
64
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 60 / 60 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

redai-infra/Relax собрал 60 звёзд за окно, тогда как у автора всего 54 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 219. Это даёт surprise-индекс 0.00772 (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.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 1013 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 48%
VELOCITY2.007.20-5.20ABOVE 7%
RETENTION0.0%30.8%-30.8 PPABOVE 0%
FORKS6456+8ABOVE 52%
SURPRISE0.010.03-0.03ABOVE 19%