RRepoGEO

REPOGEO 报告 · LITE

google-research/distilling-step-by-step

默认分支 main · commit ef944263 · 扫描时间 2026/6/4 23:43:11

星标 592 · Fork 100

AI 可见性总分
23 /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 0 · 失败 1
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 google-research/distilling-step-by-step 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
  • highreadme#1
    Reposition the README's opening to clearly state the project's core purpose and category.

    原因：

    当前
    # Distilling Step-by-Step!

Code for paper Distilling Step-by-Step! Outperforming Larger Language Models with Less Training Data and Smaller Model Sizes
    复制粘贴的修复
    # Distilling Step-by-Step!

This repository provides code for 'Distilling Step-by-Step!', a research project focused on distilling complex, multi-step reasoning (Chain-of-Thought) from larger language models (LLMs) into smaller, more efficient student models. It enables smaller LLMs to achieve superior performance with less training data by learning the reasoning processes of larger teacher models.
  • highabout#2
    Add a concise project description to the repository's 'About' section.

    原因：

    复制粘贴的修复
    Code for 'Distilling Step-by-Step!', a method to distill multi-step reasoning from large language models (LLMs) into smaller, more efficient student 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 google-research/distilling-step-by-step
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 Optimum
在 2 个问题中被推荐 1 次
竞品排行
  1. Hugging Face Optimum · 被推荐 1 次
  2. ONNX Runtime · 被推荐 1 次
  3. Intel Neural Compressor · 被推荐 1 次
  4. PyTorch Quantization · 被推荐 1 次
  5. TensorFlow Lite · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    How can I reduce the size and training data requirements for large language models?
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. Hugging Face Optimum
    2. ONNX Runtime
    3. Intel Neural Compressor
    4. PyTorch Quantization
    5. TensorFlow Lite
    6. PyTorch Pruning
    7. TensorFlow Model Optimization Toolkit
    8. Hugging Face `transformers`
    9. DistilBERT
    10. TextAttack
    11. OpenNMT
    12. Hugging Face PEFT Library
    13. LoRA
    14. TinyLlama
    15. Phi-2
    16. Gemma
    17. MobileBERT
    18. cleanlab
    19. Snorkel
    20. AugLy

    AI 推荐了 20 个替代方案，却始终没点名 google-research/distilling-step-by-step。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    What techniques exist to improve smaller language model performance using knowledge distillation?
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. FitNets
    2. TinyBERT

    AI 推荐了 2 个替代方案，却始终没点名 google-research/distilling-step-by-step。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
    fail

    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 google-research/distilling-step-by-step?
    pass
    AI 明确点名了 google-research/distilling-step-by-step

    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 google-research/distilling-step-by-step in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?
    pass
    AI 明确点名了 google-research/distilling-step-by-step

    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 google-research/distilling-step-by-step solve, and who is the primary audience?
    pass
    AI 未点名 google-research/distilling-step-by-step —— 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 google-research/distilling-step-by-step 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/google-research/distilling-step-by-step.svg)](https://repogeo.com/zh/r/google-research/distilling-step-by-step)
HTML
<a href="https://repogeo.com/zh/r/google-research/distilling-step-by-step"><img src="https://repogeo.com/badge/google-research/distilling-step-by-step.svg" alt="RepoGEO" /></a>
Pro

订阅 Pro，解锁深度诊断

google-research/distilling-step-by-step — 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
google-research/distilling-step-by-step — RepoGEO 报告