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REPOGEO 报告 · LITE

XiaomiMiMo/MiMo

默认分支 main · commit 3a3fe65e · 扫描时间 2026/6/18 09:54:24

星标 2,256 · Fork 102

本仓库扫描历史

下方为分数趋势（含全部就绪扫描；左旧右新，可横向滚动）。表格明细默认折叠，展开后每页 10 条，最新在上。

分数趋势（左 → 右：旧 → 新）

共 2 条就绪扫描。点击下方按钮展开表格（每页 10 条，可翻页）。

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 XiaomiMiMo/MiMo 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
  • hightopics#1
    Add relevant topics to the repository

    原因：

    复制粘贴的修复
    large-language-models, llm, reasoning, pretraining, posttraining, mathematics, ai, deep-learning, machine-learning, xiaomi
  • highreadme#2
    Add a direct, concise opening sentence to the README

    原因：

    复制粘贴的修复
    MiMo is a research project focused on enhancing the reasoning capabilities of large language models (LLMs) through advanced pretraining and posttraining techniques, with a strong emphasis on mathematical and complex problem-solving.
  • mediumabout#3
    Set the repository homepage to the technical report URL

    原因：

    复制粘贴的修复
    https://arxiv.org/abs/2505.07608

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 XiaomiMiMo/MiMo
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
Llama 2
在 2 个问题中被推荐 1 次
竞品排行
  1. Llama 2 · 被推荐 1 次
  2. Mistral · 被推荐 1 次
  3. ShishirPatil/gorilla · 被推荐 1 次
  4. langchain-ai/langchain · 被推荐 1 次
  5. run-llama/llama_index · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    How can I improve the reasoning capabilities of my large language models through advanced training?
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. Llama 2
    2. Mistral
    3. Gorilla (ShishirPatil/gorilla)
    4. LangChain (langchain-ai/langchain)
    5. LlamaIndex (run-llama/llama_index)
    6. DeepMind's AlphaCode
    7. GPT-NeoX (EleutherAI/gpt-neox)
    8. Falcon (tiiuae/falcon-7b)
    9. Alpaca (tatsu-lab/stanford_alpaca)
    10. Vicuna (lmsys/vicuna)
    11. GPT-4
    12. Transformer-XL (kimiyoung/transformer-xl)
    13. Gemini 1.5 Pro
    14. Claude 3 Opus

    AI 推荐了 14 个替代方案，却始终没点名 XiaomiMiMo/MiMo。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    What are effective methods for improving LLM performance on mathematical and complex reasoning benchmarks?
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. MATH Dataset
    2. GSM8K
    3. AQuA
    4. TheoremQA
    5. Proof-Pile
    6. Lean
    7. Isabelle/HOL
    8. Chain-of-Thought Prompting
    9. Self-Correction/Self-Refinement
    10. Tree-of-Thought (ToT)
    11. Wolfram Alpha
    12. Python Interpreter
    13. Code Interpreter in ChatGPT
    14. Google Search API
    15. Bing Search API
    16. Retrieval-Augmented Generation (RAG)
    17. RAG by Facebook AI
    18. Program-Aided Language Models (PAL)
    19. RLHF
    20. InstructGPT
    21. ChatGPT

    AI 推荐了 21 个替代方案，却始终没点名 XiaomiMiMo/MiMo。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 XiaomiMiMo/MiMo?
    pass
    AI 明确点名了 XiaomiMiMo/MiMo

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

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

    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 XiaomiMiMo/MiMo 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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