Github Trends®
9755 findingsmedian surprise 0.00933window 7 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 7 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #8680 · UNIT ID 1262897325
Tencent-Hunyuan/UniRL
UniRL is a Framework for Unified Multimodal Model Reinforcement Learning
[ PYTHON ][ ORG ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.0000644
ENGAGEMENT0.49
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
1% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
1.57
ACCEL
-0.04
RETENTION
44.4%
PEAK 2026-08-24 · FORK-RETENTION 0.0% · 11 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
24,361
FOLLOWERS
3,253
OWNER ★
89,343

Engagement Signals

FORKS
64
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 11 / 11 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

Tencent-Hunyuan/UniRL собрал 11 звёзд за окно, тогда как у автора всего 3,253 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 24,361. Это даёт surprise-индекс 0.0000644 (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.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 9755 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 11%
VELOCITY1.573.71-2.14ABOVE 6%
RETENTION44.4%37.5%+6.9 PPABOVE 61%
FORKS6490-26ABOVE 41%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 4%