REPOGEO 报告 · LITE
oneTaken/awesome_deep_learning_interpretability
默认分支 master · commit 998e2c37 · 扫描时间 2026/6/5 21:08:17
星标 767 · Fork 123
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 oneTaken/awesome_deep_learning_interpretability 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。
- highreadme#1Reposition the README's opening sentence to clarify its nature as an 'awesome list'
原因:
当前# awesome_deep_learning_interpretability 深度学习近年来关于模型解释性的相关论文。
复制粘贴的修复# awesome_deep_learning_interpretability 一个精选的深度学习可解释性(XAI)高引用/顶会论文与代码的Awesome List。
- mediumhomepage#2Add a homepage URL to the repository metadata
原因:
复制粘贴的修复Set the homepage URL to `https://github.com/oneTaken/awesome_deep_learning_interpretability`
- lowtopics#3Add 'xai' and 'explainable-ai' to the repository topics
原因:
当前awesome, awesome-list, chainer, computer-vision, cvpr, deep-learning, eccv, iccv, iclr, icml, interpretability, keras, matlab, neural-network, neurips, nlp, papers, pytorch, tensorflow, torch
复制粘贴的修复awesome, awesome-list, chainer, computer-vision, cvpr, deep-learning, eccv, explainable-ai, iccv, iclr, icml, interpretability, keras, matlab, neural-network, neurips, nlp, papers, pytorch, tensorflow, torch, xai
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。
- arXiv.org · 被推荐 1 次
- Google Scholar · 被推荐 1 次
- SHAP · 被推荐 1 次
- LIME · 被推荐 1 次
- Grad-CAM · 被推荐 1 次
- 品类问题Where can I find recent research papers on explaining neural network behavior?你:未被推荐AI 推荐顺序:
- arXiv.org
- Google Scholar
- SHAP
- LIME
- Grad-CAM
- Integrated Gradients
- NeurIPS
- ICML
- CVPR
- ICLR
- AAAI
- Journal of Machine Learning Research (JMLR)
- IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI)
- Nature Machine Intelligence
- GitHub
AI 推荐了 16 个替代方案,却始终没点名 oneTaken/awesome_deep_learning_interpretability。这就是要补上的差距。
查看 AI 完整回答
- 品类问题What are the best methods and code examples for interpreting deep learning models?你:未被推荐AI 推荐顺序:
- shap
- lime
- tf-keras-vis
- pytorch-gradcam
- Captum
- Hugging Face Transformers
- bertviz
- Lucid
- eli5
- scikit-learn
AI 推荐了 10 个替代方案,却始终没点名 oneTaken/awesome_deep_learning_interpretability。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 completenesswarn
建议:
- README presencepass
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 oneTaken/awesome_deep_learning_interpretability?passAI 未点名 oneTaken/awesome_deep_learning_interpretability —— 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?
- If a team adopts oneTaken/awesome_deep_learning_interpretability in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?passAI 明确点名了 oneTaken/awesome_deep_learning_interpretability
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 oneTaken/awesome_deep_learning_interpretability solve, and who is the primary audience?passAI 未点名 oneTaken/awesome_deep_learning_interpretability —— 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 oneTaken/awesome_deep_learning_interpretability 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。
[](https://repogeo.com/zh/r/oneTaken/awesome_deep_learning_interpretability)<a href="https://repogeo.com/zh/r/oneTaken/awesome_deep_learning_interpretability"><img src="https://repogeo.com/badge/oneTaken/awesome_deep_learning_interpretability.svg" alt="RepoGEO" /></a>订阅 Pro,解锁深度诊断
oneTaken/awesome_deep_learning_interpretability — 轻量扫描仍免费;本卡列出 Pro 相对轻量的深度额度。
- 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