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REPOGEO 报告 · LITE

showlab/Awesome-MLLM-Hallucination

默认分支 main · commit dd23860a · 扫描时间 2026/5/15 00:33:17

星标 1,017 · Fork 46

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 showlab/Awesome-MLLM-Hallucination 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
  • highreadme#1
    Clarify README's opening to emphasize 'Awesome List' nature

    原因:

    当前
    # Awesome MLLM Hallucination [](https://github.com/sindresorhus/awesome) 
    
    ## Hallucination of Multimodal Large Language Models: A Survey
    ### :star: News! The Latest & Most Comprehensive Survey on MLLM Hallucination Just Got Better!
    复制粘贴的修复
    # Awesome MLLM Hallucination: A Curated List of Resources for Multimodal Large Language Models
    
    This repository is a comprehensive, curated list of papers, codes, datasets, and other resources dedicated to understanding and mitigating hallucination in Multimodal Large Language Models (MLLM), also known as Large Vision-Language Models (LVLM).
  • hightopics#2
    Add relevant topics to the repository

    原因:

    复制粘贴的修复
    awesome-list, multimodal-llm, mllm, lvlm, hallucination, ai-hallucination, large-language-models, llm, computer-vision, natural-language-processing, nlp, survey, research-papers
  • highlicense#3
    Add a LICENSE file to the repository

    原因:

    复制粘贴的修复
    Create a LICENSE file in the repository root with the content of the MIT License.

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 showlab/Awesome-MLLM-Hallucination
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
Wikidata
在 2 个问题中被推荐 2 次
竞品排行
  1. Wikidata · 被推荐 2 次
  2. Scale AI · 被推荐 1 次
  3. Appen · 被推荐 1 次
  4. Surge AI · 被推荐 1 次
  5. FactScore · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    How to address and understand hallucination issues in multimodal large language models?
    你:未被推荐
    AI 推荐顺序:
    1. Scale AI
    2. Appen
    3. Surge AI
    4. FactScore
    5. VisPro
    6. POPE
    7. MM-Vet
    8. LIME
    9. SHAP
    10. Grad-CAM
    11. Giskard
    12. Arize AI
    13. LangChain
    14. LlamaIndex
    15. Neo4j
    16. Wikidata

    AI 推荐了 16 个替代方案,却始终没点名 showlab/Awesome-MLLM-Hallucination。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    Seeking effective strategies and resources to mitigate visual-language model factual errors.
    你:未被推荐
    AI 推荐顺序:
    1. LAION-5B
    2. COCO
    3. Visual Genome
    4. Conceptual Captions
    5. Wikidata
    6. DBpedia
    7. Google Knowledge Graph API
    8. OpenAI's InstructGPT/ChatGPT approach
    9. CLEVR
    10. VCR
    11. BLEU
    12. ROUGE
    13. CIDEr
    14. SPICE
    15. Hugging Face Transformers library (huggingface/transformers)
    16. ViT-GPT2
    17. BLIP
    18. CLIP

    AI 推荐了 18 个替代方案,却始终没点名 showlab/Awesome-MLLM-Hallucination。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 showlab/Awesome-MLLM-Hallucination?
    pass
    AI 未点名 showlab/Awesome-MLLM-Hallucination —— 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 showlab/Awesome-MLLM-Hallucination in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?
    pass
    AI 明确点名了 showlab/Awesome-MLLM-Hallucination

    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 showlab/Awesome-MLLM-Hallucination solve, and who is the primary audience?
    pass
    AI 未点名 showlab/Awesome-MLLM-Hallucination —— 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 showlab/Awesome-MLLM-Hallucination 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)
[![RepoGEO](https://repogeo.com/badge/showlab/Awesome-MLLM-Hallucination.svg)](https://repogeo.com/zh/r/showlab/Awesome-MLLM-Hallucination)
HTML
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  • 深度报告每月 10 次
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