FINDING #363 · 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)
99% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
3.09
ACCEL
+0.06
RETENTION
22.8%
PEAK 2026-05-06 · FORK-RETENTION 0.0% · 557 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
5,156
FOLLOWERS
157
OWNER ★
24,209
Engagement Signals
FORKS
76
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 557 / 557 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
verl-project/verl-omni собрал 557 звёзд за окно, тогда как у автора всего 157 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 5,156. Это даёт surprise-индекс 0.000596 (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 36% OF 571 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 571 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 36%
VELOCITY3.096.39-3.30ABOVE 28%
RETENTION22.8%17.7%+5.1 PPABOVE 61%
FORKS76135-59ABOVE 34%
SURPRISE0.000.02-0.02ABOVE 6%