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REPOGEO 报告 · LITE

LatentActionPretraining/LAPA

默认分支 main · commit 46aca51d · 扫描时间 2026/6/2 19:53:08

星标 532 · Fork 43

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 LatentActionPretraining/LAPA 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

2 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
  • highhomepage#1
    Add the project homepage URL to the repository settings

    原因：

    复制粘贴的修复
    https://latentactionpretraining.github.io/
  • mediumabout#2
    Expand the repository's 'About' description

    原因：

    当前
    [ICLR 2025] LAPA: Latent Action Pretraining from Videos
    复制粘贴的修复
    LAPA is an unsupervised approach for pretraining high-performing Vision-Language-Action (VLA) models for robot manipulation directly from unlabeled videos, achieving state-of-the-art results and efficiency.

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 LatentActionPretraining/LAPA
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
CLIP
在 2 个问题中被推荐 2 次
竞品排行
  1. CLIP · 被推荐 2 次
  2. Perceiver IO · 被推荐 2 次
  3. Gato · 被推荐 2 次
  4. VideoMAE · 被推荐 2 次
  5. RT-X · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    How to efficiently pretrain vision-language-action models without explicit robot action labels?
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. RT-X
    2. CLIP
    3. OpenCLIP
    4. Diffusion Policy
    5. Act-as-Diffusion
    6. Perceiver IO
    7. Gato
    8. V-JEPA
    9. VideoMAE

    AI 推荐了 9 个替代方案，却始终没点名 LatentActionPretraining/LAPA。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 for building high-performing vision-language-action models from video data?
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. Flamingo
    2. Gato
    3. PaLM-E
    4. LLaVA-Med
    5. VideoMAE
    6. ViViT
    7. Perceiver IO
    8. Behavioral Cloning (BC)
    9. Robotics Transformer (RT-1, RT-2)
    10. Proximal Policy Optimization (PPO)
    11. Soft Actor-Critic (SAC)
    12. CLIP
    13. ALIGN
    14. CoCa
    15. PyTorchVideo
    16. Blender
    17. Unity
    18. Transformer-XL
    19. LSTMs
    20. GRUs

    AI 推荐了 20 个替代方案，却始终没点名 LatentActionPretraining/LAPA。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 LatentActionPretraining/LAPA?
    pass
    AI 明确点名了 LatentActionPretraining/LAPA

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

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

    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 LatentActionPretraining/LAPA 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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