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REPOGEO 报告 · LITE

kuleshov-group/mdlm

默认分支 master · commit c112c526 · 扫描时间 2026/6/9 16:28:17

星标 696 · Fork 98

AI 可见性总分
33 /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 2 · 警告 0 · 失败 0
客观元数据检查
AI 认识你的名字
2 / 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 kuleshov-group/mdlm 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
  • highabout#1
    Clarify the project's domain in the 'About' description

    原因：

    当前
    [NeurIPS 2024] Simple and Effective Masked Diffusion Language Model
    复制粘贴的修复
    [NeurIPS 2024] Simple and Effective Masked Diffusion Language Model for state-of-the-art text generation.
  • highreadme#2
    Move the core definition of MDLM to the very top of the README

    原因：

    复制粘贴的修复
    Move the paragraph starting with "We introduce *MDLM*, a **M**asked discrete **D**iffusion **L**anguage **M**odel..." to immediately follow the H1 and author list, before any links or update notices.
  • mediumtopics#3
    Add more specific topics to improve category visibility

    原因：

    当前
    diffusion-language-models, diffusion-models, language-model, text
    复制粘贴的修复
    diffusion-language-models, diffusion-models, language-model, text, text-generation, masked-language-modeling, natural-language-generation, neurips-2024

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 kuleshov-group/mdlm
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
Hugging Face Transformers
在 2 个问题中被推荐 1 次
竞品排行
  1. Hugging Face Transformers · 被推荐 1 次
  2. diffusers · 被推荐 1 次
  3. PyTorch · 被推荐 1 次
  4. TensorFlow · 被推荐 1 次
  5. Keras · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    How can I build a language model using masked diffusion for text generation?
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. Hugging Face Transformers
    2. diffusers
    3. PyTorch
    4. TensorFlow
    5. Keras
    6. JAX
    7. Flax
    8. OpenAI's Diffusion-LM

    AI 推荐了 8 个替代方案，却始终没点名 kuleshov-group/mdlm。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    What are the best text generation models using diffusion for SOTA perplexity?
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. Diffusion-LM
    2. D3PM
    3. Diffusion-BERT
    4. Masked Diffusion Transformer
    5. Diffusion-GAN

    AI 推荐了 5 个替代方案，却始终没点名 kuleshov-group/mdlm。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
    pass

  • 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 kuleshov-group/mdlm?
    pass
    AI 未点名 kuleshov-group/mdlm —— 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 kuleshov-group/mdlm in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?
    pass
    AI 明确点名了 kuleshov-group/mdlm

    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 kuleshov-group/mdlm solve, and who is the primary audience?
    pass
    AI 明确点名了 kuleshov-group/mdlm

    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 kuleshov-group/mdlm 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/kuleshov-group/mdlm.svg)](https://repogeo.com/zh/r/kuleshov-group/mdlm)
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  • 无品牌品类查询5，轻量 2
  • 优先行动项8，轻量 3
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