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REPOGEO 报告 · LITE

inverse-scaling/prize

默认分支 main · commit 920f17de · 扫描时间 2026/6/1 01:37:42

星标 621 · Fork 27

AI 可见性总分
28 /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
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 inverse-scaling/prize 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 README opening to clarify archive status

    原因:

    当前
    Inverse Scaling Prize
    **TL;DR: Win up to $100,000 for finding an important task where larger language models do worse.**
    _~~Submissions due August 27, 2022 (Round 1) and October 27, 2022 (Round 2).~_
    The contest has ended! Results: Round 1, Round 2.
    复制粘贴的修复
    Inverse Scaling Prize: Archive of Past Results and Datasets
    
    This repository serves as the official archive for the Inverse Scaling Prize, a concluded competition focused on identifying tasks where larger language models perform worse. It provides access to the winning tasks, datasets, and detailed results from Round 1 and Round 2, offering a valuable resource for researchers studying inverse scaling phenomena in LLMs.
  • hightopics#2
    Add relevant topics for categorization

    原因:

    复制粘贴的修复
    large-language-models, llm-evaluation, inverse-scaling, ai-safety, machine-learning-datasets, research-archive, benchmark-datasets
  • mediumabout#3
    Update repository description to reflect archive status

    原因:

    当前
    A prize for finding tasks that cause large language models to show inverse scaling
    复制粘贴的修复
    Archive of a past prize for finding tasks that cause large language models to show inverse scaling, including results and datasets.

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 inverse-scaling/prize
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
TextAttack/TextAttack
在 2 个问题中被推荐 1 次
竞品排行
  1. TextAttack/TextAttack · 被推荐 1 次
  2. THUDM/OpenAttack · 被推荐 1 次
  3. marcotcr/lime · 被推荐 1 次
  4. shap/shap · 被推荐 1 次
  5. pytorch/captum · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    How to identify scenarios where larger language models exhibit unexpected performance degradation?
    你:未被推荐
    AI 推荐顺序:
    1. TextAttack (TextAttack/TextAttack)
    2. OpenAttack (THUDM/OpenAttack)
    3. LIME (marcotcr/lime)
    4. SHAP (shap/shap)
    5. Captum (pytorch/captum)

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

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    Where can I find datasets or benchmarks to test limitations of large language models?
    你:未被推荐
    AI 推荐顺序:
    1. Hugging Face Datasets Hub
    2. EleutherAI's LM Evaluation Harness
    3. BIG-bench
    4. MMLU
    5. HELM
    6. Adversarial NLI
    7. TruthfulQA

    AI 推荐了 7 个替代方案,却始终没点名 inverse-scaling/prize。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 inverse-scaling/prize?
    pass
    AI 明确点名了 inverse-scaling/prize

    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 inverse-scaling/prize in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?
    pass
    AI 明确点名了 inverse-scaling/prize

    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 inverse-scaling/prize solve, and who is the primary audience?
    pass
    AI 未点名 inverse-scaling/prize —— 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 inverse-scaling/prize 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/inverse-scaling/prize.svg)](https://repogeo.com/zh/r/inverse-scaling/prize)
HTML
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  • 深度报告每月 10 次
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