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REPOGEO 报告 · LITE

merveenoyan/smol-vision

默认分支 main · commit 420d2af9 · 扫描时间 2026/6/20 20:23:12

星标 1,948 · Fork 152

本仓库扫描历史

下方为分数趋势(含全部就绪扫描;左旧右新,可横向滚动)。表格明细默认折叠,展开后每页 10 条,最新在上。

分数趋势(左 → 右:旧 → 新)

共 2 条就绪扫描。点击下方按钮展开表格(每页 10 条,可翻页)。

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 merveenoyan/smol-vision 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 comprehensive topics to the repository

    原因:

    复制粘贴的修复
    computer-vision, multimodal-ai, model-optimization, fine-tuning, deep-learning, machine-learning, quantization, knowledge-distillation, onnx, paligemma, florence-2, kosmos-2-5, recipes, examples
  • highreadme#2
    Elevate and clarify the README's mention of external notebooks

    原因:

    当前
    The 'Note' about external notebooks is placed after the initial examples list.
    复制粘贴的修复
    Move the existing 'Note: GitHub refuses to render notebooks for a long time now, so the notebooks of smol-vision with rich outputs now lives here. I still update this repository but it's inconvenient to read here.' to be immediately after the initial description sentence ('Recipes for shrinking, optimizing, customizing cutting edge vision and multimodal AI models.').
  • mediumhomepage#3
    Add a homepage URL to the repository metadata

    原因:

    复制粘贴的修复
    [URL of the external notebook collection, as mentioned in the README]

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 merveenoyan/smol-vision
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
TensorRT
在 2 个问题中被推荐 1 次
竞品排行
  1. TensorRT · 被推荐 1 次
  2. OpenVINO · 被推荐 1 次
  3. ONNX Runtime · 被推荐 1 次
  4. PyTorch Quantization APIs · 被推荐 1 次
  5. TensorFlow Model Optimization Toolkit · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    How to optimize large vision models for faster inference and smaller deployment size?
    你:未被推荐
    AI 推荐顺序:
    1. TensorRT
    2. OpenVINO
    3. ONNX Runtime
    4. PyTorch Quantization APIs
    5. TensorFlow Model Optimization Toolkit
    6. PyTorch Pruning APIs
    7. Hugging Face Transformers
    8. MMDetection (open-mmlab/mmdetection)
    9. MMSegmentation (open-mmlab/mmsegmentation)
    10. AutoML
    11. EfficientNet
    12. MobileNet
    13. TVM (apache/tvm)

    AI 推荐了 13 个替代方案,却始终没点名 merveenoyan/smol-vision。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    What are the best practices for fine-tuning state-of-the-art vision models for custom tasks?
    你:未被推荐
    AI 推荐顺序:
    1. Albumentations (albumentations-team/albumentations)
    2. torchvision (pytorch/vision)
    3. Keras (keras-team/keras)
    4. PyTorch (pytorch/pytorch)
    5. TensorFlow (tensorflow/tensorflow)
    6. fastai (fastai/fastai)
    7. NVIDIA Apex (NVIDIA/apex)

    AI 推荐了 7 个替代方案,却始终没点名 merveenoyan/smol-vision。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 merveenoyan/smol-vision?
    pass
    AI 明确点名了 merveenoyan/smol-vision

    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 merveenoyan/smol-vision in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?
    pass
    AI 明确点名了 merveenoyan/smol-vision

    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 merveenoyan/smol-vision solve, and who is the primary audience?
    pass
    AI 明确点名了 merveenoyan/smol-vision

    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 merveenoyan/smol-vision 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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  • 深度报告每月 10 次
  • 无品牌品类查询5,轻量 2
  • 优先行动项8,轻量 3