REPOGEO 报告 · LITE

JIA-Lab-research/LLaMA-VID

默认分支 main · commit b3d3ae2b · 扫描时间 2026/6/7 23:28:05

星标 861 · Fork 52

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 JIA-Lab-research/LLaMA-VID 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

highhomepage#1
Add the project homepage URL to the repository's About section
原因：
复制粘贴的修复
```
https://llama-vid.github.io/
```

mediumreadme#2

Refine the README's opening sentence for clearer positioning

原因：

当前

LLaMA-VID empowers existing frameworks to support hour-long videos and pushes their upper limit with an extra context token. We build this repo based on LLaVA.

复制粘贴的修复

LLaMA-VID is a cutting-edge Video Large Language Model (Video-LLM) framework designed to empower existing LLMs to effectively understand and process hour-long video inputs, pushing their upper limit with an extra context token. Built upon LLaVA, it enables advanced multimodal video conversations.

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 JIA-Lab-research/LLaMA-VID

平均排名

—

越小越好。#1 表示首位推荐。

声量占比

在所有被点名的工具中，你占了多少？

头号对手

Google Gemini

在 2 个问题中被推荐 2 次

竞品排行

Google Gemini · 被推荐 2 次
Llama 3 · 被推荐 2 次
Video-LLaMA · 被推荐 1 次
Video-ChatGPT · 被推荐 1 次
InternVideo2 · 被推荐 1 次

品类问题
How can I extend large language models to effectively understand and process long video inputs?
你：未被推荐
AI 推荐顺序：
1. Video-LLaMA
2. Video-ChatGPT
3. InternVideo2
4. OpenAI GPT-4V
5. Google Gemini
6. LlamaIndex
7. LangChain
8. OpenCV
9. PyTorchVideo
10. YOLO
11. CLIP
12. Llama 3
13. Mixtral
14. KinetiCS
AI 推荐了 14 个替代方案，却始终没点名 JIA-Lab-research/LLaMA-VID。这就是要补上的差距。
查看 AI 完整回答
品类问题
What are the best approaches for multimodal LLMs to support hour-long video conversations?
你：未被推荐
AI 推荐顺序：
1. Google Gemini
2. OpenAI GPT-4o
3. OpenAI Whisper
4. GPT-4o's Vision API
5. Llama 3
6. LLaVA (haotian-liu/LLaVA)
7. Video-LLaMA (DAMO-NLP-SG/Video-LLaMA)
8. BLIP-2 (salesforce/BLIP)
9. Whisper (openai/whisper)
10. Kaldi (kaldi-asr/kaldi)
11. Anthropic Claude 3 Opus
12. AWS Rekognition Video
13. Google Cloud Video AI
14. Whisper
15. Azure AI Speech
16. Azure AI Vision
17. Azure OpenAI Service
AI 推荐了 17 个替代方案，却始终没点名 JIA-Lab-research/LLaMA-VID。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 JIA-Lab-research/LLaMA-VID?
pass
AI 明确点名了 JIA-Lab-research/LLaMA-VID
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 JIA-Lab-research/LLaMA-VID in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?
pass
AI 明确点名了 JIA-Lab-research/LLaMA-VID
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 JIA-Lab-research/LLaMA-VID solve, and who is the primary audience?
pass
AI 明确点名了 JIA-Lab-research/LLaMA-VID
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 JIA-Lab-research/LLaMA-VID 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。

实时预览

MARKDOWN（README）

[![RepoGEO](https://repogeo.com/badge/JIA-Lab-research/LLaMA-VID.svg)](https://repogeo.com/zh/r/JIA-Lab-research/LLaMA-VID)

HTML

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