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REPOGEO 报告 · LITE

eureka-research/Eureka

默认分支 main · commit 9eee4280 · 扫描时间 2026/5/24 08:27:58

星标 3,162 · Fork 298

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 eureka-research/Eureka 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
    reinforcement-learning, llm, reward-design, robotics, code-generation, iclr-2024, deep-learning, ai-research
  • highreadme#2
    Reposition the README's opening statement to clearly define Eureka's purpose

    原因:

    当前
    # Eureka: Human-Level Reward Design via Coding Large Language Models (ICLR 2024)
    复制粘贴的修复
    # Eureka: Human-Level Reward Design via Coding Large Language Models (ICLR 2024)
    
    Eureka is an innovative algorithm that leverages Large Language Models (LLMs) to automatically design and optimize human-level reward functions for complex reinforcement learning tasks, especially in robotics.
  • mediumabout#3
    Refine the 'About' description for clarity and keyword richness

    原因:

    当前
    Official Repository for "Eureka: Human-Level Reward Design via Coding Large Language Models" (ICLR 2024)
    复制粘贴的修复
    Eureka: An ICLR 2024 algorithm leveraging LLMs to automatically design human-level reward functions for complex reinforcement learning and robotic control tasks.

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 eureka-research/Eureka
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
OpenAI API
在 2 个问题中被推荐 2 次
竞品排行
  1. OpenAI API · 被推荐 2 次
  2. GPT-4 · 被推荐 1 次
  3. Claude 3 Opus · 被推荐 1 次
  4. Anthropic API · 被推荐 1 次
  5. Stable Baselines3 · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    How to automatically design effective reward functions for complex reinforcement learning tasks using LLMs?
    你:未被推荐
    AI 推荐顺序:
    1. GPT-4
    2. Claude 3 Opus
    3. OpenAI API
    4. Anthropic API
    5. Stable Baselines3
    6. Ray RLlib
    7. Gymnasium
    8. MuJoCo
    9. DEAP
    10. PyGAD

    AI 推荐了 10 个替代方案,却始终没点名 eureka-research/Eureka。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    Tool for leveraging large language models to generate and optimize reward code for robotic control?
    你:未被推荐
    AI 推荐顺序:
    1. OpenAI API
    2. Hugging Face Transformers (huggingface/transformers)
    3. LangChain (langchain-ai/langchain)
    4. LlamaIndex (run-llama/llama_index)
    5. Google Gemini API
    6. GitHub Copilot
    7. Code Llama (facebookresearch/codellama)

    AI 推荐了 7 个替代方案,却始终没点名 eureka-research/Eureka。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 eureka-research/Eureka?
    pass
    AI 明确点名了 eureka-research/Eureka

    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 eureka-research/Eureka in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?
    pass
    AI 明确点名了 eureka-research/Eureka

    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 eureka-research/Eureka solve, and who is the primary audience?
    pass
    AI 明确点名了 eureka-research/Eureka

    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 eureka-research/Eureka 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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