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REPOGEO 报告 · LITE

digantamisra98/Mish

默认分支 master · commit 5e99b160 · 扫描时间 2026/5/25 12:48:05

星标 1,300 · Fork 127

AI 可见性总分
82 /100
健康
品类召回
2 / 2
被推荐时的平均排名 #4.5
规则结果
通过 2 · 警告 0 · 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 digantamisra98/Mish 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
    Add a concise introductory paragraph to the README

    原因:

    当前
    The README excerpt shows badges and a <details> tag immediately after the H1, potentially delaying the core descriptive text.
    复制粘贴的修复
    Add a paragraph immediately after the initial badges/H1, such as: 'Mish is a novel self-regularized, non-monotonic activation function designed to significantly improve deep learning model accuracy and generalization. It consistently outperforms common alternatives like ReLU, Swish, and GELU across various computer vision tasks by providing a smoother, non-zero gradient everywhere.'
  • mediumreadme#2
    Add a 'Comparison' section to the README

    原因:

    复制粘贴的修复
    Add a new section to the README, e.g., 'Comparison with other Activation Functions,' detailing how Mish's smooth, non-monotonic, and self-regularized properties offer advantages over ReLU, Swish, and GELU, particularly in terms of performance and generalization.
  • mediumreadme#3
    Move important variant links out of the 'Notes' details tag

    原因:

    当前
    The README excerpt shows important links (CUDA, memory-efficient, faster variants) nested inside a <details> tag.
    复制粘贴的修复
    Create a new top-level section in the README, such as 'Performance Enhancements and Variants,' and move the links and descriptions for Mish CUDA, memory-efficient versions, and other faster variants out of the 'Notes' <details> tag into this new, visible section.

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
2 / 2
100% 的问题里出现了 digantamisra98/Mish
平均排名
#4.5
越小越好。#1 表示首位推荐。
声量占比
17%
在所有被点名的工具中,你占了多少?
头号对手
Swish
在 2 个问题中被推荐 2 次
竞品排行
  1. Swish · 被推荐 2 次
  2. GELU · 被推荐 2 次
  3. ReLU · 被推荐 1 次
  4. Leaky ReLU · 被推荐 1 次
  5. ELU · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    What activation functions improve deep learning model accuracy and generalization?
    你:第 6 位
    AI 推荐顺序:
    1. ReLU
    2. Leaky ReLU
    3. ELU
    4. Swish
    5. GELU
    6. Mish ← 你
    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    Seeking non-monotonic activation functions for computer vision tasks in deep neural networks.
    你:第 3 位
    AI 推荐顺序:
    1. Swish
    2. SiLU
    3. Mish ← 你
    4. GELU
    5. Snake
    6. Softsign
    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
    pass

  • 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 digantamisra98/Mish?
    pass
    AI 明确点名了 digantamisra98/Mish

    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 digantamisra98/Mish in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?
    pass
    AI 明确点名了 digantamisra98/Mish

    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 digantamisra98/Mish solve, and who is the primary audience?
    pass
    AI 明确点名了 digantamisra98/Mish

    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 digantamisra98/Mish 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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  • 优先行动项8,轻量 3