FINDING #3357 · UNIT ID 1037741738
RLinf/RLinf
RLinf: Reinforcement Learning Infrastructure for Embodied and Agentic AI
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
10.71
ACCEL
-0.29
RETENTION
66.7%
PEAK 2026-08-22 · FORK-RETENTION 93.8% · 75 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
1,337
FOLLOWERS
146
OWNER ★
5,223
Engagement Signals
FORKS
690
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 75 / 75 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
RLinf/RLinf собрал 75 звёзд за окно, тогда как у автора всего 146 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 1,337. Это даёт surprise-индекс 0.00778 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 93.8% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.
Related Findings
RANKS ABOVE 66% OF 9760 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 9760 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.010.00+0.00ABOVE 66%
VELOCITY10.713.71+7.00ABOVE 79%
RETENTION66.7%38.0%+28.6 PPABOVE 86%
FORKS69086+604ABOVE 90%
SURPRISE0.010.01-0.00ABOVE 43%