FINDING #61 · UNIT ID 1030044885
yongliang-wu/DFT
[ICLR 2026] On the Generalization of SFT: A Reinforcement Learning Perspective with Reward Rectification.
SURPRISE SCORE
0.00
Score Breakdown
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
18% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
65.33
ACCEL
+97.00
RETENTION
0.0%
PEAK 2026-08-01 · FORK-RETENTION 0.0% · 196 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
205
FOLLOWERS
69
OWNER ★
1,358
Engagement Signals
FORKS
26
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 196 / 196 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
yongliang-wu/DFT собрал 196 звёзд за окно, тогда как у автора всего 69 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 205. Это даёт surprise-индекс 0.27 (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 99% OF 8038 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 8038 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.230.00+0.23ABOVE 99%
VELOCITY65.335.67+59.67ABOVE 96%
RETENTION0.0%40.0%-40.0 PPABOVE 0%
FORKS26378-352ABOVE 11%
SURPRISE0.270.00+0.26ABOVE 99%