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REPOGEO 报告 · LITE

predibase/llm_distillation_playbook

默认分支 main · commit 6ccc4707 · 扫描时间 2026/6/2 06:18:19

星标 628 · Fork 56

AI 可见性总分
17 /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
1 / 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 predibase/llm_distillation_playbook 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
    llm-distillation, large-language-models, best-practices, machine-learning, nlp, model-optimization, model-compression, deep-learning
  • highreadme#2
    Add a concise introductory sentence to the README

    原因：

    复制粘贴的修复
    This playbook provides a comprehensive guide and best practices for effectively distilling large language models, complete with runnable code examples.
  • mediumlicense#3
    Add a LICENSE file to clarify usage rights

    原因：

    复制粘贴的修复
    Create a LICENSE file in the repository root with your chosen open-source license (e.g., Apache-2.0, MIT).

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 predibase/llm_distillation_playbook
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
huggingface/transformers
在 2 个问题中被推荐 3 次
竞品排行
  1. huggingface/transformers · 被推荐 3 次
  2. NVIDIA TensorRT · 被推荐 2 次
  3. pytorch/pytorch · 被推荐 2 次
  4. Hugging Face Transformers · 被推荐 1 次
  5. Trainer · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    What are the best practices for effectively distilling large language models for deployment?
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. Hugging Face Transformers
    2. Trainer
    3. DistilBERT
    4. TinyBERT
    5. PyTorch-Lightning
    6. TensorFlow Keras
    7. Hugging Face Optimum
    8. ONNX Runtime
    9. Intel OpenVINO
    10. NVIDIA TensorRT
    11. PyTorch Quantization API
    12. TensorFlow Lite (TFLite)
    13. SparseML
    14. NVIDIA Apex
    15. PyTorch Pruning API
    16. TensorFlow Model Optimization Toolkit
    17. PyTorch
    18. TensorFlow
    19. JAX
    20. MobileBERT
    21. ALBERT
    22. DeBERTa-v3
    23. Core ML

    AI 推荐了 23 个替代方案，却始终没点名 predibase/llm_distillation_playbook。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    How can I reduce the size and inference cost of large language models?
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. Hugging Face Optimum (huggingface/optimum)
    2. Intel's Neural Compressor (intel/neural-compressor)
    3. NVIDIA's TensorRT
    4. NVIDIA TensorRT
    5. OpenVINO (openvinotoolkit/openvino)
    6. SparseML (neuralmagic/sparseml)
    7. PyTorch's `torch.nn.utils.prune` (pytorch/pytorch)
    8. Hugging Face Transformers (huggingface/transformers)
    9. DistilBERT (huggingface/transformers)
    10. DistilRoBERTa (huggingface/transformers)
    11. PyTorch (pytorch/pytorch)
    12. TensorFlow (tensorflow/tensorflow)
    13. Hugging Face PEFT library (huggingface/peft)
    14. Google Gemma
    15. Meta Llama 3
    16. Microsoft Phi-3-mini

    AI 推荐了 16 个替代方案，却始终没点名 predibase/llm_distillation_playbook。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 predibase/llm_distillation_playbook?
    pass
    AI 未点名 predibase/llm_distillation_playbook —— 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 predibase/llm_distillation_playbook in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?
    pass
    AI 明确点名了 predibase/llm_distillation_playbook

    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 predibase/llm_distillation_playbook solve, and who is the primary audience?
    pass
    AI 未点名 predibase/llm_distillation_playbook —— 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 predibase/llm_distillation_playbook 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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