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REPOGEO 报告 · LITE

lichao-sun/SoraReview

默认分支 main · commit ae3f09fa · 扫描时间 2026/6/6 13:43:29

星标 504 · Fork 20

AI 可见性总分
30 /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
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 lichao-sun/SoraReview 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
  • hightopics#1
    Add specific topics to clarify the repo's nature as a review paper

    原因：

    复制粘贴的修复
    review-paper, survey-paper, sora, large-vision-models, generative-ai, video-generation, ai-research, openai
  • highlicense#2
    Add a LICENSE file to clarify usage rights

    原因：

    当前
    (no LICENSE file detected — the repo has no recognizable license)
    复制粘贴的修复
    Create a LICENSE file (e.g., LICENSE.md) in the root of the repository. The content should specify the chosen license (e.g., MIT, Apache-2.0, or a Creative Commons license like CC-BY-4.0 for the paper content itself).
  • mediumhomepage#3
    Add the arXiv paper link as the repository homepage

    原因：

    复制粘贴的修复
    https://arxiv.org/abs/2402.17177

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 lichao-sun/SoraReview
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
Vision Transformer (ViT)
在 2 个问题中被推荐 1 次
竞品排行
  1. Vision Transformer (ViT) · 被推荐 1 次
  2. Swin Transformer · 被推荐 1 次
  3. DeiT (Data-efficient Image Transformers) · 被推荐 1 次
  4. ResNet (Residual Networks) · 被推荐 1 次
  5. EfficientNet · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    What are the core technologies and limitations of large vision models currently available?
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. Vision Transformer (ViT)
    2. Swin Transformer
    3. DeiT (Data-efficient Image Transformers)
    4. ResNet (Residual Networks)
    5. EfficientNet
    6. ConvNeXt
    7. DINO (Self-distillation with no labels)
    8. MAE (Masked Autoencoders)
    9. SimCLR
    10. BYOL (Bootstrap Your Own Latent)
    11. DALL-E 2
    12. Stable Diffusion
    13. Midjourney
    14. Imagen
    15. CLIP (Contrastive Language-Image Pre-training)
    16. BLIP (Bootstrapping Language-Image Pre-training)
    17. Flamingo

    AI 推荐了 17 个替代方案，却始终没点名 lichao-sun/SoraReview。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    Seeking a comprehensive review of advancements and opportunities in generative video AI.
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. RunwayML Gen-2
    2. Pika Labs
    3. Stability AI's Stable Video Diffusion (SVD)
    4. Google's Lumiere
    5. AnimateDiff (guoyww/AnimateDiff)
    6. Meta's Make-A-Video
    7. Google's Phenaki

    AI 推荐了 7 个替代方案，却始终没点名 lichao-sun/SoraReview。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 lichao-sun/SoraReview?
    pass
    AI 明确点名了 lichao-sun/SoraReview

    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 lichao-sun/SoraReview in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?
    pass
    AI 明确点名了 lichao-sun/SoraReview

    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 lichao-sun/SoraReview solve, and who is the primary audience?
    pass
    AI 明确点名了 lichao-sun/SoraReview

    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 lichao-sun/SoraReview 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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