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REPOGEO 报告 · LITE

SinclairCoder/Instruction-Tuning-Papers

默认分支 main · commit 177274f7 · 扫描时间 2026/6/16 07:02:23

星标 769 · Fork 23

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 SinclairCoder/Instruction-Tuning-Papers 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
    Reposition README opening to clarify it's a paper list

    原因:

    当前
    # Instruction-Tuning-Papers    A trend starts from `Natrural-Instruction` (ACL 2022), `FLAN` (ICLR 2022) and `T0` (ICLR 2022). What's the instruction-tuning? It aims to teach language models to follow natural language (including prompt, positive or negative examples, and constraints etc.), to perform better multi-task learning on training tasks and generalization on unseen tasks.
    复制粘贴的修复
    # Instruction-Tuning-Papers: A Curated Reading List of Key Papers on Instruction Tuning This repository is a curated reading list of essential research papers on instruction tuning, a pivotal trend in large language model development. It tracks the evolution of instruction tuning from foundational works like Natural-Instruction (ACL 2022), FLAN (ICLR 2022), and T0 (ICLR 2022). Instruction tuning aims to teach language models to follow natural language instructions (including prompts, examples, and constraints) for better multi-task learning and generalization on unseen tasks.
  • highlicense#2
    Add a LICENSE file

    原因:

    复制粘贴的修复
    Choose and add a standard open-source LICENSE file (e.g., MIT, Apache-2.0) to the repository root.
  • mediumhomepage#3
    Add a homepage URL to the repository settings

    原因:

    复制粘贴的修复
    Add a relevant URL (e.g., a project page, a related blog post, or even the repository URL itself if no external page exists) to the 'Homepage' field in the repository settings.

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 SinclairCoder/Instruction-Tuning-Papers
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
LangChain
在 2 个问题中被推荐 1 次
竞品排行
  1. LangChain · 被推荐 1 次
  2. PromptPerfect · 被推荐 1 次
  3. OpenAI GPT-3/GPT-4 · 被推荐 1 次
  4. Anthropic Claude · 被推荐 1 次
  5. Google PaLM 2 / Gemini · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    How can I improve large language model performance on unseen tasks using instruction-based methods?
    你:未被推荐
    AI 推荐顺序:
    1. LangChain
    2. PromptPerfect
    3. OpenAI GPT-3/GPT-4
    4. Anthropic Claude
    5. Google PaLM 2 / Gemini
    6. Alpaca
    7. Vicuna
    8. FLAN
    9. LlamaIndex

    AI 推荐了 9 个替代方案,却始终没点名 SinclairCoder/Instruction-Tuning-Papers。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    What are effective strategies for achieving cross-task generalization in natural language processing?
    你:未被推荐
    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 SinclairCoder/Instruction-Tuning-Papers?
    pass
    AI 未点名 SinclairCoder/Instruction-Tuning-Papers —— 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 SinclairCoder/Instruction-Tuning-Papers in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?
    pass
    AI 明确点名了 SinclairCoder/Instruction-Tuning-Papers

    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 SinclairCoder/Instruction-Tuning-Papers solve, and who is the primary audience?
    pass
    AI 未点名 SinclairCoder/Instruction-Tuning-Papers —— 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 SinclairCoder/Instruction-Tuning-Papers 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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