Github Trends®
9760 findingsmedian surprise 0.0099window 7 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 7 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #8295 · UNIT ID 1208510936
thunlp/OPD
Rethinking On-Policy Distillation of Large Language Models: Phenomenology, Mechanism, and Recipe
[ PYTHON ][ ORG ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.000156
ENGAGEMENT0.32
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
3% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
3.86
ACCEL
+0.68
RETENTION
71.4%
PEAK 2026-08-26 · FORK-RETENTION 0.0% · 27 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
24,652
FOLLOWERS
3,458
OWNER ★
88,681

Engagement Signals

FORKS
71
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 27 / 27 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

thunlp/OPD собрал 27 звёзд за окно, тогда как у автора всего 3,458 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 24,652. Это даёт surprise-индекс 0.000156 (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 9760 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 15%
VELOCITY3.863.71+0.14ABOVE 50%
RETENTION71.4%38.0%+33.4 PPABOVE 91%
FORKS7186-15ABOVE 45%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 6%