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REPOGEO 报告 · LITE

radixark/miles

默认分支 main · commit d94ee8cb · 扫描时间 2026/5/13 13:58:03

星标 1,326 · Fork 197

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 radixark/miles 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 the repository

    原因：

    复制粘贴的修复
    reinforcement-learning, llm, vlm, large-language-models, vision-language-models, enterprise-ai, machine-learning, deep-learning, post-training, quantization, multi-agent-systems
  • mediumreadme#2
    Add a concise, disambiguating introductory sentence to the README

    原因：

    当前
    The README currently starts with a `<div align="center">` block containing the H1.
    复制粘贴的修复
    Miles is an enterprise-grade reinforcement learning framework for LLM and VLM post-training, forked from and co-evolving with `slime`.
  • lowhomepage#3
    Set the repository homepage URL

    原因：

    复制粘贴的修复
    https://github.com/radixark/miles

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 radixark/miles
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
microsoft/DeepSpeed
在 2 个问题中被推荐 3 次
竞品排行
  1. microsoft/DeepSpeed · 被推荐 3 次
  2. OpenAI API · 被推荐 1 次
  3. Azure OpenAI Service · 被推荐 1 次
  4. huggingface/trl · 被推荐 1 次
  5. ray-project/ray · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    How to apply reinforcement learning effectively for large language model post-training in an enterprise setting?
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. OpenAI API
    2. Azure OpenAI Service
    3. Hugging Face TRL (huggingface/trl)
    4. Ray RLlib (ray-project/ray)
    5. DeepMind's Acme (deepmind/acme)
    6. Microsoft DeepSpeed-MII (microsoft/DeepSpeed)
    7. DeepSpeed-RL (microsoft/DeepSpeed)
    8. Google Cloud Vertex AI
    9. Amazon SageMaker

    AI 推荐了 9 个替代方案，却始终没点名 radixark/miles。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    Framework for efficient low-precision reinforcement learning with large vision and language models?
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. DeepSpeed (microsoft/DeepSpeed)
    2. PyTorch Lightning (Lightning-AI/lightning)
    3. Hugging Face Accelerate (huggingface/accelerate)
    4. TensorFlow (tensorflow/tensorflow)
    5. ONNX Runtime (microsoft/onnxruntime)
    6. NVIDIA Apex (NVIDIA/apex)

    AI 推荐了 6 个替代方案，却始终没点名 radixark/miles。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 radixark/miles?
    pass
    AI 明确点名了 radixark/miles

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

    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 radixark/miles solve, and who is the primary audience?
    pass
    AI 明确点名了 radixark/miles

    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 radixark/miles 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