RRepoGEO

REPOGEO 报告 · LITE

1x-technologies/1xgpt

默认分支 main · commit 00697344 · 扫描时间 2026/6/7 17:13:06

星标 557 · Fork 48

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 1x-technologies/1xgpt 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
    Strengthen the README's opening paragraph to emphasize its role as a challenge and dataset

    原因:

    当前
    Progress in video generation may soon make it possible to evaluate robot policies in a completely learned world model. An end-to-end learned simulator of millions of robot environments would greatly accelerate progress in general-purpose robotics and provide a useful signal for scaling data and compute.
    
    To accelerate progress in learned simulators for robots, we're announcing the 1X World Model Challenge, where the task is to predict future first-person observations of the EVE Android. We provide over 100 hours of vector-quantized image tokens and raw actions collected from operating EVE at 1X offices, baseline world model (GENIE-style), and a frame-level MAGVIT2 autoencoder that compresses images into 16x16 tokens and decodes them back into images.
    复制粘贴的修复
    The 1X World Model Challenge is a leading benchmark and dataset initiative designed to accelerate progress in learned simulators for humanoid robots. We provide over 100 hours of vector-quantized image tokens and raw actions collected from operating the EVE Android, along with a baseline world model (GENIE-style) and a MAGVIT2 autoencoder. Participants are tasked with predicting future first-person observations, pushing the boundaries of general-purpose robotics and learned world models.
  • mediumhomepage#2
    Add the official challenge homepage URL

    原因:

    复制粘贴的修复
    https://www.1x.tech/world-model-challenge (or the actual challenge URL)

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 1x-technologies/1xgpt
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
DreamerV3
在 2 个问题中被推荐 1 次
竞品排行
  1. DreamerV3 · 被推荐 1 次
  2. PlaNet · 被推荐 1 次
  3. MBPO · 被推荐 1 次
  4. SLAC · 被推荐 1 次
  5. World Models · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    What frameworks exist for training learned world models to simulate robot environments?
    你:未被推荐
    AI 推荐顺序:
    1. DreamerV3
    2. PlaNet
    3. MBPO
    4. SLAC
    5. World Models
    6. Transfuser

    AI 推荐了 6 个替代方案,却始终没点名 1x-technologies/1xgpt。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    Looking for large-scale datasets and benchmarks for developing robot world models.
    你:未被推荐
    AI 推荐顺序:
    1. RoboNet
    2. RLBench
    3. Meta-World
    4. Open X-Embodiment
    5. Habitat
    6. D4RL
    7. Google's RoboStack

    AI 推荐了 7 个替代方案,却始终没点名 1x-technologies/1xgpt。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 1x-technologies/1xgpt?
    pass
    AI 明确点名了 1x-technologies/1xgpt

    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 1x-technologies/1xgpt in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?
    pass
    AI 明确点名了 1x-technologies/1xgpt

    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 1x-technologies/1xgpt solve, and who is the primary audience?
    pass
    AI 明确点名了 1x-technologies/1xgpt

    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 1x-technologies/1xgpt 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/1x-technologies/1xgpt.svg)](https://repogeo.com/zh/r/1x-technologies/1xgpt)
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