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REPOGEO 报告 · LITE

google/BIG-bench

默认分支 main · commit 092b196c · 扫描时间 2026/5/16 15:02:40

星标 3,239 · Fork 617

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 google/BIG-bench 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 improve categorization

    原因:

    复制粘贴的修复
    large-language-models, llm, benchmark, evaluation, nlp, artificial-intelligence, machine-learning, research, google
  • mediumreadme#2
    Clarify the README's opening sentence for better keyword alignment

    原因:

    当前
    The Beyond the Imitation Game Benchmark (BIG-bench) is a *collaborative* benchmark intended to probe large language models and extrapolate their future capabilities.
    复制粘贴的修复
    The Beyond the Imitation Game Benchmark (BIG-bench) is a *collaborative* benchmark for AI researchers and developers, designed to comprehensively evaluate and probe the capabilities of large language models (LLMs) across a wide range of tasks.
  • lowhomepage#3
    Add a homepage URL to the repository metadata

    原因:

    复制粘贴的修复
    https://github.com/google/BIG-bench

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 google/BIG-bench
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
HumanEval
在 2 个问题中被推荐 2 次
竞品排行
  1. HumanEval · 被推荐 2 次
  2. EleutherAI/lm-evaluation-harness · 被推荐 1 次
  3. OpenAI Evals · 被推荐 1 次
  4. LangChain · 被推荐 1 次
  5. Ragas · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    How can I comprehensively benchmark and evaluate the capabilities of large language models?
    你:未被推荐
    AI 推荐顺序:
    1. EleutherAI/lm-evaluation-harness (EleutherAI/lm-evaluation-harness)
    2. OpenAI Evals
    3. LangChain
    4. Ragas
    5. HumanEval
    6. MBPP
    7. CodeXGLUE
    8. HELM
    9. Hugging Face Datasets
    10. Hugging Face Transformers

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

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    What are some robust benchmarks for assessing various tasks in large language model development?
    你:未被推荐
    AI 推荐顺序:
    1. GLUE (General Language Understanding Evaluation) Benchmark
    2. SuperGLUE (Super General Language Understanding Evaluation) Benchmark
    3. MMLU (Massive Multitask Language Understanding)
    4. HELM (Holistic Evaluation of Language Models)
    5. BIG-bench (Beyond the Imitation Game Benchmark)
    6. HumanEval
    7. TruthfulQA

    AI 推荐了 7 个替代方案,却始终没点名 google/BIG-bench。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 google/BIG-bench?
    pass
    AI 明确点名了 google/BIG-bench

    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 google/BIG-bench in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?
    pass
    AI 明确点名了 google/BIG-bench

    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 google/BIG-bench solve, and who is the primary audience?
    pass
    AI 明确点名了 google/BIG-bench

    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 google/BIG-bench 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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