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REPOGEO 报告 · LITE

openai/imitation

默认分支 master · commit 8a2ed905 · 扫描时间 2026/6/12 19:57:50

星标 730 · Fork 188

AI 可见性总分
40 /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 2 · 警告 0 · 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 openai/imitation 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, relevant topics to improve categorization

    原因:

    当前
    paper
    复制粘贴的修复
    imitation-learning, reinforcement-learning, gail, adversarial-learning, deep-learning, python
  • highreadme#2
    Reposition the README's opening to highlight its function as a library

    原因:

    当前
    **Status:** Archive (code is provided as-is, no updates expected)
    
    Generative Adversarial Imitation Learning
    Jonathan Ho and Stefano Ermon
    Contains an implementation of Trust Region Policy Optimization (Schulman et al., 2015).
    复制粘贴的修复
    **Status:** Archive (code is provided as-is, no updates expected)
    
    This repository provides a clean, modular implementation of Generative Adversarial Imitation Learning (GAIL) and related algorithms, as described in the paper by Jonathan Ho and Stefano Ermon. It serves as a foundational library for training reinforcement learning agents from expert demonstrations, including an implementation of Trust Region Policy Optimization (Schulman et al., 2015).
  • mediumabout#3
    Update the repository description to emphasize its role as an implementation library

    原因:

    当前
    Code for the paper "Generative Adversarial Imitation Learning"
    复制粘贴的修复
    A modular Python library implementing Generative Adversarial Imitation Learning (GAIL) and related algorithms for training reinforcement learning agents from expert demonstrations.

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 openai/imitation
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
GAIL
在 2 个问题中被推荐 1 次
竞品排行
  1. GAIL · 被推荐 1 次
  2. AIRL · 被推荐 1 次
  3. DAC · 被推荐 1 次
  4. GCL · 被推荐 1 次
  5. SQIL · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    How can I train a policy from expert demonstrations using adversarial learning techniques?
    你:未被推荐
    AI 推荐顺序:
    1. GAIL
    2. AIRL
    3. DAC
    4. GCL
    5. SQIL
    6. PyTorch
    7. TensorFlow
    8. Stable Baselines3
    9. RLlib

    AI 推荐了 9 个替代方案,却始终没点名 openai/imitation。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    Looking for Python libraries to implement imitation learning for robotic control tasks.
    你:未被推荐
    AI 推荐顺序:
    1. Stable Baselines3 (DLR-RM/stable-baselines3)
    2. PyTorch-Imitation (HumanCompatibleAI/imitation)
    3. RLPyT (astooke/rlpyt)
    4. Acme (deepmind/acme)
    5. TensorFlow Agents (tensorflow/agents)
    6. Robotics Operating System (ROS) (ros/ros)
    7. MoveIt! (ros-planning/moveit)
    8. Keras (keras-team/keras)
    9. PyTorch (pytorch/pytorch)

    AI 推荐了 9 个替代方案,却始终没点名 openai/imitation。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
    pass

  • 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 openai/imitation?
    pass
    AI 明确点名了 openai/imitation

    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 openai/imitation in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?
    pass
    AI 明确点名了 openai/imitation

    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 openai/imitation solve, and who is the primary audience?
    pass
    AI 明确点名了 openai/imitation

    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 openai/imitation 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)
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