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REPOGEO 报告 · LITE

EvolvingLMMs-Lab/Otter

默认分支 main · commit 1e7eb9a6 · 扫描时间 2026/5/18 23:41:51

星标 3,384 · Fork 211

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
40 /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
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 EvolvingLMMs-Lab/Otter 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
  • highreadme#1
    Reposition the README's opening to clearly state Otter's core purpose

    原因:

    当前
    Project Credits | Otter Paper | OtterHD Paper | MIMIC-IT Paper
    复制粘贴的修复
    ## 🦦 Otter: An Open-Source Multi-Modal Model for Advanced Instruction-Following and In-Context Learning
    
    Otter is a multi-modal model based on OpenFlamingo (an open-sourced version of DeepMind's Flamingo), trained on MIMIC-IT. It showcases improved instruction-following and in-context learning ability, making it ideal for researchers and developers building advanced multimodal AI applications.
  • mediumtopics#2
    Add more specific topics for multimodal LLMs and high-resolution vision

    原因:

    当前
    artificial-inteligence, chatgpt, deep-learning, embodied-ai, foundation-models, gpt-4, instruction-tuning, large-scale-models, machine-learning, multi-modality, visual-language-learning
    复制粘贴的修复
    artificial-inteligence, chatgpt, deep-learning, embodied-ai, foundation-models, gpt-4, instruction-tuning, large-scale-models, machine-learning, multi-modality, visual-language-learning, multimodal-llm, vision-language-model, high-resolution-vision
  • lowreadme#3
    Highlight OtterHD's high-resolution visual understanding capabilities

    原因:

    当前
    The current mention of OtterHD is within an 'Update' section, not a prominent feature list.
    复制粘贴的修复
    ## Key Features
    
    *   **Multi-Modal Instruction Following:** Based on OpenFlamingo and trained on MIMIC-IT, Otter excels at understanding and responding to instructions combining visual and textual inputs.
    *   **In-Context Learning:** Demonstrates strong in-context learning abilities, adapting to new tasks with few examples.
    *   **High-Resolution Visual Understanding (OtterHD):** OtterHD, fine-tuned from Fuyu-8B, facilitates fine-grained interpretations of high-resolution visual input without an explicit vision encoder module, processing image patches with text tokens for innovative and elegant visual reasoning.

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 EvolvingLMMs-Lab/Otter
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
LLaVA
在 2 个问题中被推荐 2 次
竞品排行
  1. LLaVA · 被推荐 2 次
  2. InstructBLIP · 被推荐 1 次
  3. MiniGPT-4 · 被推荐 1 次
  4. OpenFlamingo · 被推荐 1 次
  5. IDEFICS · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    Looking for an open-source multi-modal AI model with strong instruction-following capabilities for visual and textual input.
    你:未被推荐
    AI 推荐顺序:
    1. LLaVA
    2. InstructBLIP
    3. MiniGPT-4
    4. OpenFlamingo
    5. IDEFICS

    AI 推荐了 5 个替代方案,却始终没点名 EvolvingLMMs-Lab/Otter。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    Which foundation models are best for high-resolution visual understanding and multimodal reasoning tasks?
    你:未被推荐
    AI 推荐顺序:
    1. GPT-4o
    2. Gemini 1.5 Pro
    3. Claude 3 Opus
    4. Claude 3 Sonnet
    5. LLaVA
    6. CogVLM
    7. Fuyu-8B

    AI 推荐了 7 个替代方案,却始终没点名 EvolvingLMMs-Lab/Otter。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 EvolvingLMMs-Lab/Otter?
    pass
    AI 明确点名了 EvolvingLMMs-Lab/Otter

    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 EvolvingLMMs-Lab/Otter in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?
    pass
    AI 明确点名了 EvolvingLMMs-Lab/Otter

    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 EvolvingLMMs-Lab/Otter solve, and who is the primary audience?
    pass
    AI 明确点名了 EvolvingLMMs-Lab/Otter

    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 EvolvingLMMs-Lab/Otter 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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  • 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