RRepoGEO

REPOGEO 报告 · LITE

Vahe1994/AQLM

默认分支 main · commit e79a896e · 扫描时间 2026/5/16 20:48:34

星标 1,320 · Fork 194

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 Vahe1994/AQLM 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
    llm-quantization, llm-compression, pytorch, additive-quantization, pv-tuning, deep-learning, machine-learning, quantized-llms
  • mediumreadme#2
    Add a sentence to the README's opening highlighting AQLM's unique differentiator

    原因：

    复制粘贴的修复
    AQLM achieves this through its unique activation-aware, group-wise quantization approach, designed to be outlier-free.
  • lowhomepage#3
    Add a homepage URL to the repository metadata

    原因：

    复制粘贴的修复
    https://arxiv.org/pdf/2401.06118.pdf

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 Vahe1994/AQLM
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 2 次
竞品排行
  1. huggingface/transformers · 被推荐 2 次
  2. huggingface/optimum · 被推荐 1 次
  3. microsoft/onnxruntime · 被推荐 1 次
  4. openvinotoolkit/openvino · 被推荐 1 次
  5. TimDettmers/bitsandbytes · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    How can I significantly reduce the memory footprint of large language models for deployment?
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. Hugging Face Optimum (huggingface/optimum)
    2. ONNX Runtime (microsoft/onnxruntime)
    3. Intel OpenVINO (openvinotoolkit/openvino)
    4. bitsandbytes (TimDettmers/bitsandbytes)
    5. GPTQ (IST-DASLab/gptq)
    6. AWQ (mit-han-lab/awq)
    7. Neural Magic DeepSparse (neuralmagic/deepsparse)
    8. PyTorch's `torch.nn.utils.prune` (pytorch/pytorch)
    9. Hugging Face Transformers (huggingface/transformers)
    10. DistilBERT (huggingface/transformers)
    11. TinyLlama (jzhang38/TinyLlama)
    12. Phi-2
    13. Mistral 7B (mistralai/mistral-src)
    14. Hugging Face Accelerate (huggingface/accelerate)
    15. DeepSpeed (microsoft/DeepSpeed)

    AI 推荐了 15 个替代方案，却始终没点名 Vahe1994/AQLM。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    Seeking methods for extreme quantization of LLMs to enable efficient inference on edge devices.
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. GPTQ
    2. AutoGPTQ (https://github.com/PanQiWei/AutoGPTQ)
    3. Hugging Face transformers (https://github.com/huggingface/transformers)
    4. AWQ
    5. QLoRA
    6. GGML/GGUF (https://github.com/ggerganov/llama.cpp)
    7. ONNX Runtime (https://github.com/microsoft/onnxruntime)
    8. NVIDIA TensorRT-LLM (https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM)
    9. DeepSpeed-MII (https://github.com/microsoft/DeepSpeed)

    AI 推荐了 9 个替代方案，却始终没点名 Vahe1994/AQLM。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 Vahe1994/AQLM?
    pass
    AI 明确点名了 Vahe1994/AQLM

    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 Vahe1994/AQLM in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?
    pass
    AI 明确点名了 Vahe1994/AQLM

    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 Vahe1994/AQLM solve, and who is the primary audience?
    pass
    AI 明确点名了 Vahe1994/AQLM

    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 Vahe1994/AQLM 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。

RepoGEO badge preview实时预览
MARKDOWN（README）
[![RepoGEO](https://repogeo.com/badge/Vahe1994/AQLM.svg)](https://repogeo.com/zh/r/Vahe1994/AQLM)
HTML
<a href="https://repogeo.com/zh/r/Vahe1994/AQLM"><img src="https://repogeo.com/badge/Vahe1994/AQLM.svg" alt="RepoGEO" /></a>
Pro

订阅 Pro，解锁深度诊断

Vahe1994/AQLM — 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