RRepoGEO

REPOGEO 报告 · LITE

openai/Video-Pre-Training

默认分支 main · commit 095519fb · 扫描时间 2026/6/26 10:42:21

星标 1,714 · Fork 171

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 3 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 openai/Video-Pre-Training 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
  • mediumhomepage#1
    Add a homepage URL to the repository's About section

    原因:

    复制粘贴的修复
    https://openai.com/research/video-pretraining
  • mediumreadme#2
    Expand the README's introductory paragraph to clarify the project's core purpose

    原因:

    当前
    # Video-Pre-Training
    Video PreTraining (VPT): Learning to Act by Watching Unlabeled Online Videos
    
    > :page_facing_up: Read Paper \
      :mega: Blog Post \
      :space_invader: MineRL Environment (note version 1.0+ required) \
      :checkered_flag: MineRL BASALT Competition
    
    # Running agent models
    复制粘贴的修复
    # Video-Pre-Training
    Video PreTraining (VPT): Learning to Act by Watching Unlabeled Online Videos
    
    This repository provides the code and models for Video PreTraining (VPT), a method that enables training high-performing AI agents by leveraging vast amounts of unlabeled online video data. Specifically, VPT demonstrates how agents can learn complex behaviors in environments like Minecraft through self-supervised learning from human demonstrations, without requiring explicit reward signals.
    
    > :page_facing_up: Read Paper \
      :mega: Blog Post \
      :space_invader: MineRL Environment (note version 1.0+ required) \
      :checkered_flag: MineRL BASALT Competition
    
    # Running agent models

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 openai/Video-Pre-Training
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
Diffusion Policy
在 2 个问题中被推荐 1 次
竞品排行
  1. Diffusion Policy · 被推荐 1 次
  2. Perceiver IO · 被推荐 1 次
  3. R3M · 被推荐 1 次
  4. BC-Z · 被推荐 1 次
  5. Contrastive Learning Frameworks · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    How can I train an AI agent to perform tasks using only unlabeled video demonstrations?
    你:未被推荐
    AI 推荐顺序:
    1. Diffusion Policy
    2. Perceiver IO
    3. R3M
    4. BC-Z
    5. Contrastive Learning Frameworks
    6. VideoMAE
    7. DreamerV3

    AI 推荐了 7 个替代方案,却始终没点名 openai/Video-Pre-Training。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    What tools enable training reinforcement learning agents from large datasets of observed human behavior?
    你:未被推荐
    AI 推荐顺序:
    1. Hugging Face TRL
    2. Stable Baselines3
    3. RLlib
    4. D4RL
    5. AWR
    6. Behavioral Cloning
    7. Hugging Face Transformers
    8. Keras

    AI 推荐了 8 个替代方案,却始终没点名 openai/Video-Pre-Training。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 openai/Video-Pre-Training?
    pass
    AI 明确点名了 openai/Video-Pre-Training

    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 openai/Video-Pre-Training in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?
    pass
    AI 明确点名了 openai/Video-Pre-Training

    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 openai/Video-Pre-Training solve, and who is the primary audience?
    pass
    AI 明确点名了 openai/Video-Pre-Training

    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 openai/Video-Pre-Training 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/openai/Video-Pre-Training.svg)](https://repogeo.com/zh/r/openai/Video-Pre-Training)
HTML
<a href="https://repogeo.com/zh/r/openai/Video-Pre-Training"><img src="https://repogeo.com/badge/openai/Video-Pre-Training.svg" alt="RepoGEO" /></a>
Pro

订阅 Pro,解锁深度诊断

openai/Video-Pre-Training — 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