Github Trends®
4700 findingsmedian surprise 0.00509window 1 day
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 1 day window ]
SOURCE: own snapshots
РЕПО НЕТ В ОКНЕ 30D. ПОКАЗАН FINDING ИЗ ОКНА 1D (1 day) — РАНГ #13.
FINDING #13 · UNIT ID 1030044885
yongliang-wu/DFT
[ICLR 2026] On the Generalization of SFT: A Reinforcement Learning Perspective with Reward Rectification.
[ PYTHON ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.79
ENGAGEMENT0.60
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
18% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
194.00
ACCEL
0.00
RETENTION
0.0%
PEAK 2026-08-01 · FORK-RETENTION 0.0% · 194 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
205
FOLLOWERS
69
OWNER ★
1,358

Engagement Signals

FORKS
26
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 194 / 194 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

yongliang-wu/DFT собрал 194 звёзд за окно, тогда как у автора всего 69 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 205. Это даёт surprise-индекс 0.79 (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 4700 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.550.00+0.55ABOVE 100%
VELOCITY194.009.00+185.00ABOVE 98%
RETENTION0.0%0.0%0.0 PPABOVE 0%
FORKS26511-485ABOVE 10%
SURPRISE0.790.01+0.79ABOVE 100%