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REPOGEO 报告 · LITE

facebookresearch/llm-transparency-tool

默认分支 main · commit f1340f07 · 扫描时间 2026/5/12 14:57:42

星标 1,253 · Fork 107

AI 可见性总分
28 /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
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 facebookresearch/llm-transparency-tool 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 specific topics for LLM interpretability and analysis

    原因:

    复制粘贴的修复
    llm-interpretability, llm-analysis, transformer-models, language-models, deep-learning, ai-transparency, model-debugging, attention-mechanisms
  • highreadme#2
    Strengthen README's opening to clarify core purpose

    原因:

    当前
    <h1>
      
    </h1>
    
    ## Key functionality
    复制粘贴的修复
    The LLM Transparency Tool (LLM-TT) is an open-source interactive toolkit designed for deep analysis of the internal workings of Transformer-based language models, focusing on token contributions, attention mechanisms, and neuron activations.
    
    ## Key functionality
  • highhomepage#3
    Add the demo link as the repository homepage

    原因:

    复制粘贴的修复
    https://huggingface.co/spaces/facebook/llm-transparency-tool-demo

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 facebookresearch/llm-transparency-tool
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
Captum
在 2 个问题中被推荐 1 次
竞品排行
  1. Captum · 被推荐 1 次
  2. LIME · 被推荐 1 次
  3. SHAP · 被推荐 1 次
  4. exBERT · 被推荐 1 次
  5. BERTViz · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    How can I visualize and understand the internal workings of a large language model?
    你:未被推荐
    AI 推荐顺序:
    1. Captum
    2. LIME
    3. SHAP
    4. exBERT
    5. BERTViz
    6. Neuroscope
    7. Language Interpretability Tool (LIT)
    8. TCAV
    9. Hugging Face Transformers

    AI 推荐了 9 个替代方案,却始终没点名 facebookresearch/llm-transparency-tool。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    Seeking tools to analyze token contributions and attention mechanisms within LLMs.
    你:未被推荐
    AI 推荐顺序:
    1. Captum (pytorch/captum)
    2. LIME (marcotcr/lime)
    3. SHAP (shap/shap)
    4. Hugging Face Transformers Library (huggingface/transformers)
    5. BertViz (jessevig/bertviz)
    6. ExBERT (exbert-project/exbert)
    7. TensorBoard (tensorflow/tensorboard)
    8. Weights & Biases (W&B) (wandb/wandb)
    9. Matplotlib (matplotlib/matplotlib)
    10. Seaborn (mwaskom/seaborn)

    AI 推荐了 10 个替代方案,却始终没点名 facebookresearch/llm-transparency-tool。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 facebookresearch/llm-transparency-tool?
    pass
    AI 明确点名了 facebookresearch/llm-transparency-tool

    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 facebookresearch/llm-transparency-tool in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?
    pass
    AI 明确点名了 facebookresearch/llm-transparency-tool

    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 facebookresearch/llm-transparency-tool solve, and who is the primary audience?
    pass
    AI 未点名 facebookresearch/llm-transparency-tool —— 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 facebookresearch/llm-transparency-tool 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/facebookresearch/llm-transparency-tool.svg)](https://repogeo.com/zh/r/facebookresearch/llm-transparency-tool)
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  • 优先行动项8,轻量 3