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REPOGEO 报告 · LITE

HJYao00/Mulberry

默认分支 main · commit a49cab58 · 扫描时间 2026/6/23 21:42:54

星标 1,243 · Fork 113

本仓库扫描历史

下方为分数趋势（含全部就绪扫描；左旧右新，可横向滚动）。表格明细默认折叠，展开后每页 10 条，最新在上。

分数趋势（左 → 右：旧 → 新）

共 2 条就绪扫描。点击下方按钮展开表格（每页 10 条，可翻页）。

AI 可见性总分
30 /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
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 HJYao00/Mulberry 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
    Add a concise introductory sentence to the README

    原因：

    当前
    The README currently starts with a large H1 and author information, without an immediate, concise problem statement.
    复制粘贴的修复
    Add the following sentence immediately after the H1: "Mulberry is a Multimodal Large Language Model (MLLM) that enhances reasoning and reflection capabilities through a novel Collective Monte Carlo Tree Search (MCTS) approach."
  • hightopics#2
    Add relevant GitHub topics to improve categorization

    原因：

    当前
    (none)
    复制粘贴的修复
    ["mllm", "multimodal-large-language-model", "reasoning", "reflection", "monte-carlo-tree-search", "nips2025", "ai", "machine-learning", "large-language-models"]
  • mediumlicense#3
    Add a LICENSE file to the repository

    原因：

    当前
    (no LICENSE file detected — the repo has no recognizable license)
    复制粘贴的修复
    Create a LICENSE file in the repository root with the chosen open-source license (e.g., MIT, Apache-2.0, GPL-3.0).

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 HJYao00/Mulberry
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
Program-Aided Language Models (PALM)
在 2 个问题中被推荐 1 次
竞品排行
  1. Program-Aided Language Models (PALM) · 被推荐 1 次
  2. Python interpreter · 被推荐 1 次
  3. Wolfram Alpha · 被推荐 1 次
  4. Constitutional AI · 被推荐 1 次
  5. Anthropic · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    How can I enhance MLLM reasoning capabilities for complex tasks requiring reflection?
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. Program-Aided Language Models (PALM)
    2. Python interpreter
    3. Wolfram Alpha
    4. Constitutional AI
    5. Anthropic

    AI 推荐了 5 个替代方案，却始终没点名 HJYao00/Mulberry。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    What MLLM frameworks leverage Monte Carlo Tree Search for improved decision-making and planning?
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. Hugging Face Transformers
    2. OpenAI Gym
    3. Farama Foundation Gymnasium
    4. DeepMind's Acme
    5. PyTorch
    6. TensorFlow
    7. Minerva

    AI 推荐了 7 个替代方案，却始终没点名 HJYao00/Mulberry。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 HJYao00/Mulberry?
    pass
    AI 明确点名了 HJYao00/Mulberry

    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 HJYao00/Mulberry in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?
    pass
    AI 明确点名了 HJYao00/Mulberry

    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 HJYao00/Mulberry solve, and who is the primary audience?
    pass
    AI 明确点名了 HJYao00/Mulberry

    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 HJYao00/Mulberry 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/HJYao00/Mulberry.svg)](https://repogeo.com/zh/r/HJYao00/Mulberry)
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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