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REPOGEO 报告 · LITE

DirtyHarryLYL/LLM-in-Vision

默认分支 main · commit 268b0fcc · 扫描时间 2026/6/9 23:52:52

星标 868 · Fork 39

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
17 /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
1 / 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 DirtyHarryLYL/LLM-in-Vision 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 README H1 and opening sentence to clarify it's a curated list

    原因：

    当前
    # LLM-in-Vision
Recent LLM (Large Language Models)-based CV and multi-modal works. Welcome to comment/contribute!
    复制粘贴的修复
    # Awesome LLM-in-Vision: A Curated List of Recent Research Papers on LLM-based Computer Vision and Multi-modal Works.
Welcome to comment/contribute!
  • mediumlicense#2
    Add a LICENSE file to the repository

    原因：

    复制粘贴的修复
    Create a LICENSE file (e.g., MIT, Apache-2.0, or GPL-3.0) in the root of the repository to clearly state the terms of use and contribution.

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 DirtyHarryLYL/LLM-in-Vision
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
OpenAI GPT-4V (Vision)
在 2 个问题中被推荐 1 次
竞品排行
  1. OpenAI GPT-4V (Vision) · 被推荐 1 次
  2. Google Gemini (Pro Vision / Ultra) · 被推荐 1 次
  3. llava-vl/llava · 被推荐 1 次
  4. huggingface/transformers · 被推荐 1 次
  5. openai/CLIP · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    How can I integrate large language models with computer vision tasks effectively?
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. OpenAI GPT-4V (Vision)
    2. Google Gemini (Pro Vision / Ultra)
    3. Llava (Large Language and Vision Assistant) (llava-vl/llava)
    4. Hugging Face Transformers (huggingface/transformers)
    5. CLIP (Contrastive Language-Image Pre-training) by OpenAI (openai/CLIP)
    6. Microsoft Florence-2 (microsoft/Florence-2)
    7. LangChain (langchain-ai/langchain)

    AI 推荐了 7 个替代方案，却始终没点名 DirtyHarryLYL/LLM-in-Vision。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    Seeking research on advanced multi-modal generation techniques combining vision and language models.
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. DALL-E 3
    2. Stable Diffusion
    3. Midjourney
    4. Google Imagen
    5. Flamingo
    6. BLIP-2
    7. InstructPix2Pix

    AI 推荐了 7 个替代方案，却始终没点名 DirtyHarryLYL/LLM-in-Vision。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 DirtyHarryLYL/LLM-in-Vision?
    pass
    AI 未点名 DirtyHarryLYL/LLM-in-Vision —— 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？

  • If a team adopts DirtyHarryLYL/LLM-in-Vision in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?
    pass
    AI 明确点名了 DirtyHarryLYL/LLM-in-Vision

    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 DirtyHarryLYL/LLM-in-Vision solve, and who is the primary audience?
    pass
    AI 未点名 DirtyHarryLYL/LLM-in-Vision —— 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 DirtyHarryLYL/LLM-in-Vision 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/DirtyHarryLYL/LLM-in-Vision.svg)](https://repogeo.com/zh/r/DirtyHarryLYL/LLM-in-Vision)
HTML
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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