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REPOGEO 报告 · LITE

LMD0311/Awesome-World-Model

默认分支 main · commit f78487c9 · 扫描时间 2026/5/16 06:47:52

星标 2,043 · Fork 80

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 LMD0311/Awesome-World-Model 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 the 'About' description to explicitly state it's an 'awesome list' of papers

    原因:

    当前
    Collect some World Models for Autonomous Driving (and Robotic, etc.) papers.
    复制粘贴的修复
    An awesome list and curated collection of World Model papers for Autonomous Driving, Robotics, and related fields, supplementing our comprehensive survey.
  • highlicense#2
    Add a LICENSE file to the repository

    原因:

    复制粘贴的修复
    Create a LICENSE file in the repository root with the MIT License text. (e.g., copy from https://opensource.org/licenses/MIT)
  • mediumtopics#3
    Add the 'awesome-list' topic to the repository

    原因:

    当前
    artificial-intelligence, artificial-intelligence-algorithms, autonomous-driving, autonomous-vehicles, awesome, computer-vision, deep-learning, future-predict, robotics, world-model
    复制粘贴的修复
    artificial-intelligence, artificial-intelligence-algorithms, autonomous-driving, autonomous-vehicles, awesome, awesome-list, computer-vision, deep-learning, future-predict, robotics, world-model

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 LMD0311/Awesome-World-Model
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
Vision Transformer (ViT)
在 2 个问题中被推荐 1 次
竞品排行
  1. Vision Transformer (ViT) · 被推荐 1 次
  2. Perceiver IO · 被推荐 1 次
  3. DETR · 被推荐 1 次
  4. Motion Transformer (MTF) · 被推荐 1 次
  5. Scene Transformer · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    What are the best deep learning models for predicting future states in autonomous driving?
    你:未被推荐
    AI 推荐顺序:
    1. Vision Transformer (ViT)
    2. Perceiver IO
    3. DETR
    4. Motion Transformer (MTF)
    5. Scene Transformer
    6. Interaction-aware Trajectory Predictor (ITP)
    7. VectorNet
    8. LaneGCN
    9. LSTM
    10. GRU
    11. Social LSTM
    12. TrajGRU
    13. ConvLSTM
    14. PredRNN
    15. ST-GCN
    16. Social GAN
    17. PECNet
    18. MTP
    19. TNT

    AI 推荐了 19 个替代方案,却始终没点名 LMD0311/Awesome-World-Model。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 overview of world models used in robotics and self-driving?
    你:未被推荐
    AI 推荐顺序:
    1. DreamerV3 (danijar/dreamerv3)
    2. PlaNet (danijar/dreamer)

    AI 推荐了 2 个替代方案,却始终没点名 LMD0311/Awesome-World-Model。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 LMD0311/Awesome-World-Model?
    pass
    AI 未点名 LMD0311/Awesome-World-Model —— 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 LMD0311/Awesome-World-Model in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?
    pass
    AI 明确点名了 LMD0311/Awesome-World-Model

    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 LMD0311/Awesome-World-Model solve, and who is the primary audience?
    pass
    AI 未点名 LMD0311/Awesome-World-Model —— 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 LMD0311/Awesome-World-Model 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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  • 深度报告每月 10 次
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  • 优先行动项8,轻量 3