FINDING #688 · UNIT ID 1216947831
verl-project/verl-omni
Multimodal RL training framework for diffusion & omni models
SURPRISE SCORE
0.00
Score Breakdown
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
36% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
6.80
ACCEL
+0.05
RETENTION
44.5%
PEAK 2026-06-20 · FORK-RETENTION 0.0% · 204 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
5,156
FOLLOWERS
157
OWNER ★
24,209
Engagement Signals
FORKS
76
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 204 / 204 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
verl-project/verl-omni собрал 204 звёзд за окно, тогда как у автора всего 157 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 5,156. Это даёт surprise-индекс 0.00131 (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.
Related Findings
RANKS ABOVE 32% OF 1013 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 1013 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 32%
VELOCITY6.807.20-0.40ABOVE 48%
RETENTION44.5%30.8%+13.8 PPABOVE 74%
FORKS7656+20ABOVE 55%
SURPRISE0.000.03-0.03ABOVE 6%