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REPOGEO 报告 · LITE

deepseek-ai/DeepGEMM

默认分支 main · commit 714dd1a4 · 扫描时间 2026/5/17 01:37:02

星标 7,261 · Fork 983

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 deepseek-ai/DeepGEMM 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, GEMM, and CUDA kernels

    原因：

    复制粘贴的修复
    llm, deep-learning, gpu, cuda, gemm, fp8, fp4, bf16, moe, tensor-cores, kernel-library, nvidia
  • highreadme#2
    Clarify the README's H1 to emphasize LLM-specific optimizations

    原因：

    当前
    # DeepGEMM
    复制粘贴的修复
    # DeepGEMM: High-Performance CUDA Kernels for LLM Quantization (FP8/FP4) and MoE
  • mediumhomepage#3
    Add a homepage URL to the repository's About section

    原因：

    复制粘贴的修复
    (A relevant project or organization URL, e.g., https://deepseek-ai.com/)

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 deepseek-ai/DeepGEMM
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
NVIDIA Tensor Cores
在 2 个问题中被推荐 1 次
竞品排行
  1. NVIDIA Tensor Cores · 被推荐 1 次
  2. cuBLASLt · 被推荐 1 次
  3. cuDNN · 被推荐 1 次
  4. pytorch/pytorch · 被推荐 1 次
  5. tensorflow/tensorflow · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    How to optimize matrix multiplication for large language models using FP8?
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. NVIDIA Tensor Cores
    2. cuBLASLt
    3. cuDNN
    4. PyTorch (pytorch/pytorch)
    5. TensorFlow (tensorflow/tensorflow)
    6. torch.compile
    7. XLA (openxla/xla)
    8. Intel AMX
    9. oneMKL (oneapi-src/oneMKL)
    10. Intel Extension for PyTorch (intel/intel-extension-for-pytorch)
    11. AMD CDNA Architecture
    12. ROCm (ROCm/ROCm)
    13. rocBLAS (ROCm/rocBLAS)
    14. Google TPU
    15. JAX (google/jax)
    16. OpenAI Triton (openai/triton)
    17. Apache TVM (apache/tvm)
    18. CUDA
    19. HIP (ROCm/HIP)
    20. OpenCL

    AI 推荐了 20 个替代方案，却始终没点名 deepseek-ai/DeepGEMM。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    What are the best high-performance CUDA kernel libraries for MoE and low-precision GEMMs?
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. NVIDIA cuBLASLt
    2. NVIDIA cuDNN
    3. NVIDIA FasterTransformer
    4. NVIDIA Triton Inference Server
    5. PyTorch
    6. TensorFlow
    7. OpenAI Triton

    AI 推荐了 7 个替代方案，却始终没点名 deepseek-ai/DeepGEMM。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 deepseek-ai/DeepGEMM?
    pass
    AI 明确点名了 deepseek-ai/DeepGEMM

    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 deepseek-ai/DeepGEMM in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?
    pass
    AI 明确点名了 deepseek-ai/DeepGEMM

    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 deepseek-ai/DeepGEMM solve, and who is the primary audience?
    pass
    AI 明确点名了 deepseek-ai/DeepGEMM

    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 deepseek-ai/DeepGEMM 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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  • 优先行动项8，轻量 3