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REPOGEO 报告 · LITE

HITsz-TMG/Awesome-Large-Multimodal-Reasoning-Models

默认分支 main · commit 92b4cf22 · 扫描时间 2026/6/16 01:52:27

星标 613 · Fork 22

AI 可见性总分
17 /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 0 · 失败 1
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 HITsz-TMG/Awesome-Large-Multimodal-Reasoning-Models 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
  • highabout#1
    Clarify "About" description to emphasize it's a survey/list

    原因:

    当前
    The development and future prospects of large multimodal reasoning models.
    复制粘贴的修复
    A comprehensive survey and curated list of resources on Large Multimodal Reasoning Models, covering their development and future prospects.
  • hightopics#2
    Add relevant topics to improve categorization

    原因:

    复制粘贴的修复
    large-multimodal-models, lmm, multimodal-ai, reasoning-models, ai-survey, awesome-list, machine-learning, deep-learning
  • highlicense#3
    Add a LICENSE file to clarify usage rights

    原因:

    复制粘贴的修复
    Create a `LICENSE` file in the root directory with the MIT License text.

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 HITsz-TMG/Awesome-Large-Multimodal-Reasoning-Models
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
Papers With Code
在 2 个问题中被推荐 1 次
竞品排行
  1. Papers With Code · 被推荐 1 次
  2. GPT-4V · 被推荐 1 次
  3. Gemini · 被推荐 1 次
  4. LLaVA · 被推荐 1 次
  5. Flamingo · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    Where can I find a comprehensive overview of large multimodal AI reasoning models?
    你:未被推荐
    AI 推荐顺序:
    1. Papers With Code
    2. GPT-4V
    3. Gemini
    4. LLaVA
    5. Flamingo
    6. Hugging Face
    7. BLIP-2
    8. InstructBLIP
    9. CoCa
    10. arXiv
    11. PaLI-X
    12. Qwen-VL
    13. IDEFICS
    14. Google AI Blog
    15. DeepMind Blog
    16. PaLM-E
    17. The Batch by DeepLearning.AI
    18. Synced Review
    19. Stanford
    20. UC Berkeley
    21. MIT CSAIL

    AI 推荐了 21 个替代方案,却始终没点名 HITsz-TMG/Awesome-Large-Multimodal-Reasoning-Models。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    What are the cutting-edge large multimodal models for advanced AI reasoning tasks?
    你:未被推荐
    AI 推荐顺序:
    1. GPT-4o
    2. Gemini 1.5 Pro
    3. Claude 3 Opus
    4. Llama 3
    5. Llama-3-V
    6. Qwen-VL-Max
    7. CogVLM

    AI 推荐了 7 个替代方案,却始终没点名 HITsz-TMG/Awesome-Large-Multimodal-Reasoning-Models。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
    fail

    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 HITsz-TMG/Awesome-Large-Multimodal-Reasoning-Models?
    pass
    AI 未点名 HITsz-TMG/Awesome-Large-Multimodal-Reasoning-Models —— 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 HITsz-TMG/Awesome-Large-Multimodal-Reasoning-Models in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?
    pass
    AI 明确点名了 HITsz-TMG/Awesome-Large-Multimodal-Reasoning-Models

    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 HITsz-TMG/Awesome-Large-Multimodal-Reasoning-Models solve, and who is the primary audience?
    pass
    AI 未点名 HITsz-TMG/Awesome-Large-Multimodal-Reasoning-Models —— 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 HITsz-TMG/Awesome-Large-Multimodal-Reasoning-Models 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)
[![RepoGEO](https://repogeo.com/badge/HITsz-TMG/Awesome-Large-Multimodal-Reasoning-Models.svg)](https://repogeo.com/zh/r/HITsz-TMG/Awesome-Large-Multimodal-Reasoning-Models)
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  • 深度报告每月 10 次
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  • 优先行动项8,轻量 3