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REPOGEO 报告 · LITE

IDEA-Research/Rex-Omni

默认分支 master · commit 6508981c · 扫描时间 2026/6/22 08:27:59

星标 1,455 · Fork 103

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
40 /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 2 · 警告 0 · 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 IDEA-Research/Rex-Omni 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

2 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
  • mediumlicense#1
    Add a clear statement about the project's license(s) to the README

    原因：

    复制粘贴的修复
    ## License
This project is released under [specify license(s), e.g., a custom research license or a combination of licenses]. Please refer to the LICENSE file for full details.
  • lowabout#2
    Update repository description to highlight MLLM and open-set object detection

    原因：

    当前
    [CVPR2026] Detect Anything via Next Point Prediction
    复制粘贴的修复
    [CVPR2026] Rex-Omni: A Multimodal LLM for Next Point Prediction & Open-Set Object Detection

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 IDEA-Research/Rex-Omni
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
OWL-ViT
在 2 个问题中被推荐 2 次
竞品排行
  1. OWL-ViT · 被推荐 2 次
  2. GPT-4V · 被推荐 1 次
  3. Google Gemini · 被推荐 1 次
  4. Llama 3 · 被推荐 1 次
  5. CLIP · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    How can I leverage multimodal large language models for various visual perception tasks?
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. GPT-4V
    2. Google Gemini
    3. Llama 3
    4. CLIP
    5. ViT
    6. BLIP-2
    7. OWL-ViT
    8. DALL-E 3
    9. ChatGPT
    10. Midjourney
    11. OpenFlamingo

    AI 推荐了 11 个替代方案，却始终没点名 IDEA-Research/Rex-Omni。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    Seeking a robust open-set object detection model capable of identifying novel categories.
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. OWL-ViT
    2. Grounding DINO
    3. GLIP
    4. ViLD
    5. OFA

    AI 推荐了 5 个替代方案，却始终没点名 IDEA-Research/Rex-Omni。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
    pass

  • 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 IDEA-Research/Rex-Omni?
    pass
    AI 明确点名了 IDEA-Research/Rex-Omni

    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 IDEA-Research/Rex-Omni in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?
    pass
    AI 明确点名了 IDEA-Research/Rex-Omni

    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 IDEA-Research/Rex-Omni solve, and who is the primary audience?
    pass
    AI 明确点名了 IDEA-Research/Rex-Omni

    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 IDEA-Research/Rex-Omni 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/IDEA-Research/Rex-Omni.svg)](https://repogeo.com/zh/r/IDEA-Research/Rex-Omni)
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  • 深度报告每月 10 次
  • 无品牌品类查询5，轻量 2
  • 优先行动项8，轻量 3