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REPOGEO 报告 · LITE

Eclipsess/Awesome-Efficient-Reasoning-LLMs

默认分支 main · commit c9e9e653 · 扫描时间 2026/6/1 12:12:53

星标 769 · Fork 40

AI 可见性总分
22 /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
1 / 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 Eclipsess/Awesome-Efficient-Reasoning-LLMs 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
  • highreadme#1
    Reposition the README's opening to clearly state it's a survey/awesome list

    原因:

    当前
    # Awesome-Efficient-Reasoning-LLMs
    
    [](https://arxiv.org/abs/2503.16419)
    
    ## [TMLR 2025] Stop Overthinking: A Survey on Efficient Reasoning for Large Language Models
    复制粘贴的修复
    # Awesome-Efficient-Reasoning-LLMs: A Curated Survey on Efficient Reasoning for Large Language Models
    
    This repository serves as the official companion and curated awesome list for our TMLR 2025 paper, "Stop Overthinking: A Survey on Efficient Reasoning for Large Language Models." It systematically investigates and organizes current progress in achieving efficient reasoning in LLMs.
  • highlicense#2
    Add a LICENSE file to the repository

    原因:

    当前
    (no LICENSE file detected)
    复制粘贴的修复
    Create a LICENSE file (e.g., MIT, Apache-2.0, or CC-BY-4.0 for content) in the repository root to clarify usage rights for the survey and curated list.
  • mediumtopics#3
    Add more specific topics to improve categorization

    原因:

    当前
    efficiency, large-language-models, large-reasoning-models
    复制粘贴的修复
    Add: survey, awesome-list, literature-review, llm-reasoning-efficiency

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 Eclipsess/Awesome-Efficient-Reasoning-LLMs
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
LangChain
在 2 个问题中被推荐 1 次
竞品排行
  1. LangChain · 被推荐 1 次
  2. LlamaIndex · 被推荐 1 次
  3. OpenAI's GPT-4 · 被推荐 1 次
  4. Anthropic's Claude · 被推荐 1 次
  5. FAISS · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    How can I make large language models reason more efficiently without sacrificing accuracy?
    你:未被推荐
    AI 推荐顺序:
    1. LangChain
    2. LlamaIndex
    3. OpenAI's GPT-4
    4. Anthropic's Claude
    5. FAISS
    6. ChromaDB
    7. Pinecone
    8. Haystack
    9. Hugging Face Transformers
    10. LoRA
    11. OpenAI Fine-tuning API
    12. Anthropic Claude 3 Opus/Sonnet
    13. Google Gemini 1.5 Pro
    14. Mistral Large
    15. Mixtral 8x7B
    16. Hugging Face Optimum
    17. bitsandbytes
    18. GPTQ

    AI 推荐了 18 个替代方案,却始终没点名 Eclipsess/Awesome-Efficient-Reasoning-LLMs。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    Where can I find a comprehensive survey on efficient reasoning for large language models?
    你:未被推荐
    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 Eclipsess/Awesome-Efficient-Reasoning-LLMs?
    pass
    AI 未点名 Eclipsess/Awesome-Efficient-Reasoning-LLMs —— 很可能在说另一个项目

    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 Eclipsess/Awesome-Efficient-Reasoning-LLMs in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?
    pass
    AI 明确点名了 Eclipsess/Awesome-Efficient-Reasoning-LLMs

    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 Eclipsess/Awesome-Efficient-Reasoning-LLMs solve, and who is the primary audience?
    pass
    AI 未点名 Eclipsess/Awesome-Efficient-Reasoning-LLMs —— 很可能在说另一个项目

    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 Eclipsess/Awesome-Efficient-Reasoning-LLMs 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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MARKDOWN(README)
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