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REPOGEO 报告 · LITE

anguyen8/XAI-papers

默认分支 master · commit dcdf3491 · 扫描时间 2026/6/2 10:27:43

星标 618 · Fork 81

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 anguyen8/XAI-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
  • highabout#1
    Add a concise repository description

    原因:

    复制粘贴的修复
    A curated, ongoing collection of research papers, GUI tools, and libraries focused on Explainable Artificial Intelligence (XAI), for researchers and practitioners.
  • hightopics#2
    Add comprehensive topics to improve categorization

    原因:

    复制粘贴的修复
    explainable-ai, xai, machine-learning, deep-learning, research-papers, survey, literature-review, model-interpretability, ai-ethics, computer-vision, natural-language-processing
  • mediumreadme#3
    Clarify README's opening sentence to emphasize content type

    原因:

    当前
    This is an on-going attempt to consolidate interesting efforts in the area of understanding / interpreting / explaining / visualizing *a pre-trained ML model*.
    复制粘贴的修复
    This repository is an on-going attempt to consolidate interesting *research papers, GUI tools, and libraries* in the area of understanding / interpreting / explaining / visualizing *a pre-trained ML 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 anguyen8/XAI-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
SHAP
在 2 个问题中被推荐 2 次
竞品排行
  1. SHAP · 被推荐 2 次
  2. LIME · 被推荐 2 次
  3. Captum · 被推荐 2 次
  4. ELI5 · 被推荐 1 次
  5. InterpretML · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    What open-source libraries are available for interpreting and explaining deep learning models?
    你:未被推荐
    AI 推荐顺序:
    1. SHAP
    2. LIME
    3. Captum
    4. ELI5
    5. InterpretML
    6. TensorFlow Explain
    7. Alibi Explain

    AI 推荐了 7 个替代方案,却始终没点名 anguyen8/XAI-papers。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    How can I visualize and understand the internal workings of pre-trained neural networks?
    你:未被推荐
    AI 推荐顺序:
    1. Captum
    2. LIME
    3. SHAP
    4. TensorBoard
    5. Grad-CAM
    6. DeepDream
    7. Lucid

    AI 推荐了 7 个替代方案,却始终没点名 anguyen8/XAI-papers。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 anguyen8/XAI-papers?
    pass
    AI 未点名 anguyen8/XAI-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 anguyen8/XAI-papers in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?
    pass
    AI 明确点名了 anguyen8/XAI-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 anguyen8/XAI-papers solve, and who is the primary audience?
    pass
    AI 明确点名了 anguyen8/XAI-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?

嵌入你的 GEO 徽章

把这个徽章贴进 anguyen8/XAI-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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  • 优先行动项8,轻量 3