FINDING #866 · 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)
10% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
8.00
ACCEL
-0.36
RETENTION
55.1%
PEAK 2026-07-08 · FORK-RETENTION 0.0% · 56 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
5,156
FOLLOWERS
157
OWNER ★
24,209
Engagement Signals
FORKS
76
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 56 / 56 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
verl-project/verl-omni собрал 56 звёзд за окно, тогда как у автора всего 157 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 5,156. Это даёт surprise-индекс 0.00154 (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.
Related Findings
RANKS ABOVE 23% OF 1120 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 1120 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.01-0.00ABOVE 23%
VELOCITY8.0013.86-5.86ABOVE 30%
RETENTION55.1%36.8%+18.3 PPABOVE 77%
FORKS7650+26ABOVE 58%
SURPRISE0.000.04-0.04ABOVE 5%