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REPOGEO 报告 · LITE

Visual-Agent/DeepEyes

默认分支 main · commit 11d20c6b · 扫描时间 2026/5/15 16:38:13

星标 1,210 · Fork 77

AI 可见性总分
23 /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 0 · 失败 1
客观元数据检查
AI 认识你的名字
2 / 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 Visual-Agent/DeepEyes 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
    Add a concise "About" description

    原因：

    复制粘贴的修复
    DeepEyes is an agentic multimodal model that learns to "think with images" via end-to-end reinforcement learning, enabling visual reasoning for embodied AI and robotics.
  • hightopics#2
    Add relevant topics to the repository

    原因：

    复制粘贴的修复
    multimodal-ai, reinforcement-learning, visual-reasoning, agentic-ai, vlm, embodied-ai, deep-learning, computer-vision
  • mediumhomepage#3
    Set the repository homepage URL

    原因：

    复制粘贴的修复
    https://visual-agent.github.io/

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 Visual-Agent/DeepEyes
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
pytorch/pytorch
在 2 个问题中被推荐 1 次
竞品排行
  1. pytorch/pytorch · 被推荐 1 次
  2. pytorch/vision · 被推荐 1 次
  3. huggingface/transformers · 被推荐 1 次
  4. tensorflow/tensorflow · 被推荐 1 次
  5. keras-team/keras · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    How to build an AI model that can reason directly from visual inputs?
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. PyTorch (pytorch/pytorch)
    2. torchvision (pytorch/vision)
    3. transformers library (huggingface/transformers)
    4. TensorFlow (tensorflow/tensorflow)
    5. Keras (keras-team/keras)
    6. TensorFlow Hub (tensorflow/hub)
    7. Diffusers (huggingface/diffusers)
    8. OpenCV (opencv/opencv)
    9. Detectron2 (facebookresearch/detectron2)
    10. MMDetection (open-mmlab/mmdetection)
    11. MMSegmentation (open-mmlab/mmsegmentation)

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

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    Seeking an agentic multimodal model capable of visual reasoning through reinforcement learning.
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. DeepMind's Perceiver IO / Perceiver AR
    2. Stable Baselines3
    3. Ray RLlib
    4. OpenAI's CLIP
    5. Google's PaLM-E
    6. Meta's Data2vec
    7. Hugging Face Transformers

    AI 推荐了 7 个替代方案，却始终没点名 Visual-Agent/DeepEyes。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
    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 Visual-Agent/DeepEyes?
    pass
    AI 未点名 Visual-Agent/DeepEyes —— 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 Visual-Agent/DeepEyes in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?
    pass
    AI 明确点名了 Visual-Agent/DeepEyes

    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 Visual-Agent/DeepEyes solve, and who is the primary audience?
    pass
    AI 明确点名了 Visual-Agent/DeepEyes

    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 Visual-Agent/DeepEyes 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/Visual-Agent/DeepEyes.svg)](https://repogeo.com/zh/r/Visual-Agent/DeepEyes)
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