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REPOGEO 报告 · LITE

SkunkworksAI/BakLLaVA

默认分支 main · commit 0ca96415 · 扫描时间 2026/5/30 18:27:27

星标 719 · Fork 49

AI 可见性总分
52 /100
需要改进
品类召回
1 / 2
被推荐时的平均排名 #5.0
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 SkunkworksAI/BakLLaVA 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
  • highabout#1
    Add a concise repository description

    原因:

    复制粘贴的修复
    BakLLaVA is a state-of-the-art multimodal large language model (MLLM) that integrates visual understanding with natural language processing, built on a Mistral 7B backbone for advanced visual instruction tuning.
  • mediumreadme#2
    Clarify licensing for commercial use in README

    原因:

    当前
    Usage and License Notices: The data and checkpoint is intended and licensed for research use only. They are also restricted to uses that follow the license agreement of LLaMA, Vicuna and GPT-4. The dataset is CC BY NC 4.0 (allowing only non-commercial use) and models trained using the
    复制粘贴的修复
    Usage and License Notices: The code in this repository is licensed under Apache-2.0. However, the data and trained checkpoints are intended and licensed for research use only under CC BY NC 4.0 (non-commercial). Additionally, their use is restricted by the license agreements of underlying models like LLaMA, Vicuna, and GPT-4. Please review all applicable licenses before use, especially for commercial applications.

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
1 / 2
50% 的问题里出现了 SkunkworksAI/BakLLaVA
平均排名
#5.0
越小越好。#1 表示首位推荐。
声量占比
6%
在所有被点名的工具中,你占了多少?
头号对手
huggingface/transformers
在 2 个问题中被推荐 1 次
竞品排行
  1. huggingface/transformers · 被推荐 1 次
  2. huggingface/diffusers · 被推荐 1 次
  3. huggingface/peft · 被推荐 1 次
  4. Lightning-AI/lightning · 被推荐 1 次
  5. tensorflow/tensorflow · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    How can I build an AI that understands both visual information and natural language instructions?
    你:未被推荐
    AI 推荐顺序:
    1. Hugging Face Transformers (huggingface/transformers)
    2. 🤗 Diffusers (huggingface/diffusers)
    3. 🤗 PEFT (huggingface/peft)
    4. PyTorch Lightning (Lightning-AI/lightning)
    5. TensorFlow (tensorflow/tensorflow)
    6. Keras (keras-team/keras)
    7. OpenAI CLIP (openai/CLIP)
    8. MMDetection (open-mmlab/mmdetection)
    9. MMDetection3D (open-mmlab/mmdetection3d)
    10. DeepPavlov (deepmipt/DeepPavlov)
    11. Microsoft's Florence Foundation Models

    AI 推荐了 11 个替代方案,却始终没点名 SkunkworksAI/BakLLaVA。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    What are the best open source models for advanced visual instruction tuning of large language models?
    你:第 5 位
    AI 推荐顺序:
    1. LLaVA
    2. InstructBLIP
    3. MiniGPT-4
    4. Qwen-VL
    5. BakLLaVA ← 你
    6. CogVLM
    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 SkunkworksAI/BakLLaVA?
    pass
    AI 明确点名了 SkunkworksAI/BakLLaVA

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

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

    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 SkunkworksAI/BakLLaVA 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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