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REPOGEO 报告 · LITE

lqtrung1998/mwp_ReFT

默认分支 main · commit bdc844e0 · 扫描时间 2026/6/12 04:48:42

星标 554 · Fork 65

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 lqtrung1998/mwp_ReFT 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
    Official implementation of ReFT: Reasoning with REinforced Fine-Tuning for improving LLM performance on Math Word Problems by mitigating catastrophic forgetting.
  • hightopics#2
    Add relevant topics for discoverability

    原因：

    复制粘贴的修复
    llm, fine-tuning, reinforcement-learning, reasoning, math-word-problems, nlp, deep-learning, machine-learning, reft
  • mediumreadme#3
    Expand README introduction to clarify problem and solution

    原因：

    当前
    # ReFT: Reasoning with REinforced Fine-Tuning
This repo contains source code and data to reproduce the results in the research paper ReFT: Reasoning with REinforced Fine-Tuning
    复制粘贴的修复
    # ReFT: Reasoning with REinforced Fine-Tuning
This repository provides the official implementation and data for "ReFT: Reasoning with REinforced Fine-Tuning," a novel method designed to significantly improve Large Language Models' (LLMs) ability to solve complex Math Word Problems. ReFT addresses challenges like catastrophic forgetting and enhances generalization by applying reinforced fine-tuning techniques. This repo contains source code and data to reproduce the results in the research paper.

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 lqtrung1998/mwp_ReFT
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
MATH
在 2 个问题中被推荐 1 次
竞品排行
  1. MATH · 被推荐 1 次
  2. GSM8K · 被推荐 1 次
  3. AQuA · 被推荐 1 次
  4. Wolfram Alpha · 被推荐 1 次
  5. sympy/sympy · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    How to improve large language model reasoning capabilities for mathematical problem-solving?
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. MATH
    2. GSM8K
    3. AQuA
    4. Wolfram Alpha
    5. SymPy (sympy/sympy)
    6. NumPy (numpy/numpy)
    7. SciPy (scipy/scipy)
    8. AlphaCode
    9. Minerva

    AI 推荐了 9 个替代方案，却始终没点名 lqtrung1998/mwp_ReFT。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 fine-tuning language models using reinforcement learning for reasoning tasks?
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. Hugging Face TRL (huggingface/trl)
    2. Hugging Face Transformers (huggingface/transformers)
    3. DeepMind's Acme (deepmind/acme)
    4. OpenAI's Baselines (openai/baselines)
    5. PyTorch (pytorch/pytorch)
    6. JAX (google/jax)
    7. Ray RLlib (ray-project/ray)
    8. OpenAI Gym (openai/gym)
    9. Farama Gymnasium (Farama-Foundation/Gymnasium)
    10. OpenAI API
    11. Anthropic API
    12. LangChain (langchain-ai/langchain)
    13. LlamaIndex (run-llama/llama_index)

    AI 推荐了 13 个替代方案，却始终没点名 lqtrung1998/mwp_ReFT。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 lqtrung1998/mwp_ReFT?
    pass
    AI 明确点名了 lqtrung1998/mwp_ReFT

    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 lqtrung1998/mwp_ReFT in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?
    pass
    AI 明确点名了 lqtrung1998/mwp_ReFT

    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 lqtrung1998/mwp_ReFT solve, and who is the primary audience?
    pass
    AI 未点名 lqtrung1998/mwp_ReFT —— 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？

嵌入你的 GEO 徽章

把这个徽章贴进 lqtrung1998/mwp_ReFT 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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