FINDING #6452 · 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)
6% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
8.14
ACCEL
-0.32
RETENTION
53.8%
PEAK 2026-08-24 · FORK-RETENTION 54.5% · 57 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
5,474
FOLLOWERS
193
OWNER ★
25,442
Engagement Signals
FORKS
161
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 57 / 57 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
verl-project/verl-omni собрал 57 звёзд за окно, тогда как у автора всего 193 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 5,474. Это даёт surprise-индекс 0.00148 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 54.5% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.
Related Findings
RANKS ABOVE 34% OF 9760 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 9760 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 34%
VELOCITY8.143.71+4.43ABOVE 74%
RETENTION53.8%38.0%+15.8 PPABOVE 73%
FORKS16186+75ABOVE 65%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 17%