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REPOGEO 报告 · LITE

BeingBeyond/Being-H

默认分支 main · commit d8141d5b · 扫描时间 2026/6/15 23:17:48

星标 1,007 · Fork 57

AI 可见性总分
35 /100
亟需修复
品类召回
0 / 2
在所有问题中均未被推荐
规则结果
通过 1 · 警告 1 · 失败 0
客观元数据检查
AI 认识你的名字
3 / 3
直接询问时,AI 是否点名你的仓库
如何阅读这份报告

行动计划告诉你下一步要做什么——按影响力排序、可直接复制粘贴的修改。品类可见性是真正的 GEO 测试:当用户向 AI 提一个不带品牌、本应让 BeingBeyond/Being-H 浮出水面的问题时,AI 是真的推荐了你,还是推荐了你的竞品?客观检查验证 AI 引擎最先权衡的那些元数据信号。自指检查判断 AI 是否还认识你的名字。

行动计划 — 可复制粘贴的修复

3 条由 gemini-2.5-flash 生成、按优先级排序的修改。修完后请把对应条目标记为完成。

整体方向
  • hightopics#1
    Add relevant topics to the repository

    原因:

    复制粘贴的修复
    embodied-ai, foundation-models, vla, wam, robotics, human-centric-ai, reinforcement-learning, imitation-learning, robot-control, human-demonstration
  • highreadme#2
    Reposition the README H1 and introductory sentence

    原因:

    当前
    # Being-H
    
    Being-H is BeingBeyond's family of human-centric embodied foundation models.
    复制粘贴的修复
    # Being-H: Human-Centric Embodied Foundation Models for Robotics and Embodied Agents
    
    Being-H is BeingBeyond's family of human-centric embodied foundation models, specifically designed for applications in robotics and embodied AI, enabling agents to learn from human demonstrations and interact with the world.
  • mediumreadme#3
    Add a 'Key Capabilities' section to the README

    原因:

    复制粘贴的修复
    ## Key Capabilities
    
    Being-H models are designed to:
    
    *   **Learn from Human Demonstrations:** Utilize egocentric videos and human-centric data for robust pre-training.
    *   **Cross-Embodiment Generalization:** Enable models to apply learned skills across different robotic platforms and environments.
    *   **Unified Action Spaces:** Provide a consistent framework for diverse robotic tasks.
    *   **Future-Aware Latent Reasoning:** Incorporate advanced reasoning for complex sequential decision-making.

本次扫描解析到的品类 GEO 通道:google/gemini-2.5-flash, deepseek/deepseek-v4-flash

品类可见性 — 真正的 GEO 测试

向 google/gemini-2.5-flash 提出的不带品牌问题。AI 推荐了你,还是推荐了别人?

各模型使用同一组问题 — 切换标签对比回答与排名。

召回
0 / 2
0% 的问题里出现了 BeingBeyond/Being-H
平均排名
越小越好。#1 表示首位推荐。
声量占比
0%
在所有被点名的工具中,你占了多少?
头号对手
RT-1 (Robotics Transformer 1)
在 2 个问题中被推荐 1 次
竞品排行
  1. RT-1 (Robotics Transformer 1) · 被推荐 1 次
  2. RT-2 (Robotics Transformer 2) · 被推荐 1 次
  3. OpenVLA (Open-Vocabulary Language-conditioned Agent) · 被推荐 1 次
  4. PaLM-E (Pathways Language Model Embodied) · 被推荐 1 次
  5. CLIP (Contrastive Language-Image Pre-training) · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    Seeking AI models for robotic control that understand vision, language, and actions.
    你:未被推荐
    AI 推荐顺序:
    1. RT-1 (Robotics Transformer 1)
    2. RT-2 (Robotics Transformer 2)
    3. OpenVLA (Open-Vocabulary Language-conditioned Agent)
    4. PaLM-E (Pathways Language Model Embodied)
    5. CLIP (Contrastive Language-Image Pre-training)
    6. ViT-P (Vision Transformer for Policy)

    AI 推荐了 6 个替代方案,却始终没点名 BeingBeyond/Being-H。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    Need a framework to train embodied agents using human demonstration videos.
    你:未被推荐
    AI 推荐顺序:
    1. RLBench (google-research/rlbench)
    2. RoboMimic (ARISE-Initiative/robomimic)
    3. Habitat (facebookresearch/habitat-lab)
    4. DeepMind Lab (deepmind/lab)
    5. AI2-THOR (allenai/ai2thor)
    6. PyBullet (bulletphysics/bullet3)

    AI 推荐了 6 个替代方案,却始终没点名 BeingBeyond/Being-H。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答

客观检查

针对 AI 引擎最看重的元数据信号的规则审计。

  • Metadata completeness
    warn

    建议:

  • README presence
    pass

自指检查

当被直接问到你时,AI 是否还知道你的仓库存在?

  • Compared to common alternatives in this category, what is the core differentiator of BeingBeyond/Being-H?
    pass
    AI 明确点名了 BeingBeyond/Being-H

    AI 的回答可能信誓旦旦却是错的。请按事实核对:技术栈、目标人群、差异化点是不是和你实际的对得上?

  • If a team adopts BeingBeyond/Being-H in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?
    pass
    AI 明确点名了 BeingBeyond/Being-H

    AI 的回答可能信誓旦旦却是错的。请按事实核对:技术栈、目标人群、差异化点是不是和你实际的对得上?

  • In one sentence, what problem does the repo BeingBeyond/Being-H solve, and who is the primary audience?
    pass
    AI 明确点名了 BeingBeyond/Being-H

    AI 的回答可能信誓旦旦却是错的。请按事实核对:技术栈、目标人群、差异化点是不是和你实际的对得上?

嵌入你的 GEO 徽章

把这个徽章贴进 BeingBeyond/Being-H 的 README。每次重新扫描都会自动更新,并跳到最新报告——是「我在乎 AI 可发现性」最简单的公开证明。

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