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REPOGEO 报告 · LITE

cmhungsteve/Awesome-Transformer-Attention

默认分支 main · commit 0653f4a1 · 扫描时间 2026/5/18 08:57:31

星标 5,034 · Fork 496

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
22 /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
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 cmhungsteve/Awesome-Transformer-Attention 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
    Strengthen the README's opening sentence to explicitly name the repo and its purpose

    原因：

    当前
    This repo contains a comprehensive paper list of **Vision Transformer & Attention**, including papers, codes, and related websites.
    复制粘贴的修复
    The `cmhungsteve/Awesome-Transformer-Attention` repository is the ultimate, comprehensive, and actively updated list of research papers, codes, and related websites specifically focused on **Vision Transformers & Attention**.
  • highlicense#2
    Add a LICENSE file to the repository

    原因：

    复制粘贴的修复
    Create a `LICENSE` file in the repository root. For an awesome list of papers, consider a permissive license like [CC-BY-4.0](https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) for the content, or [MIT](https://opensource.org/licenses/MIT) if you prefer a software-oriented license.
  • mediumabout#3
    Populate the 'Homepage' field in the repository's 'About' section

    原因：

    复制粘贴的修复
    Add a relevant URL to the 'Homepage' field in the repository's 'About' section, such as a project page, a related publication, or the author's academic profile.

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 cmhungsteve/Awesome-Transformer-Attention
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
Papers With Code
在 2 个问题中被推荐 2 次
竞品排行
  1. Papers With Code · 被推荐 2 次
  2. arXiv · 被推荐 1 次
  3. Google Scholar · 被推荐 1 次
  4. Awesome-Vision-Transformer · 被推荐 1 次
  5. Distill.pub · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    Where can I find a comprehensive list of research papers on Vision Transformers and attention mechanisms?
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. Papers With Code
    2. arXiv
    3. Google Scholar
    4. Awesome-Vision-Transformer
    5. Distill.pub
    6. Towards Data Science

    AI 推荐了 6 个替代方案，却始终没点名 cmhungsteve/Awesome-Transformer-Attention。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    What are the latest research and code resources for visual transformer architectures in deep learning?
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. Hugging Face Transformers Library (huggingface/transformers)
    2. PyTorch Image Models (timm) Library (rwightman/pytorch-image-models)
    3. Papers With Code
    4. Google AI Blog
    5. DeepMind
    6. Meta AI
    7. OpenMMLab
    8. MMDetection (open-mmlab/mmdetection)
    9. MMSegmentation (open-mmlab/mmsegmentation)
    10. MMClassification (open-mmlab/mmclassification)
    11. GitHub Trending

    AI 推荐了 11 个替代方案，却始终没点名 cmhungsteve/Awesome-Transformer-Attention。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 cmhungsteve/Awesome-Transformer-Attention?
    pass
    AI 未点名 cmhungsteve/Awesome-Transformer-Attention —— 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 cmhungsteve/Awesome-Transformer-Attention in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?
    pass
    AI 明确点名了 cmhungsteve/Awesome-Transformer-Attention

    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 cmhungsteve/Awesome-Transformer-Attention solve, and who is the primary audience?
    pass
    AI 未点名 cmhungsteve/Awesome-Transformer-Attention —— 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 cmhungsteve/Awesome-Transformer-Attention 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/cmhungsteve/Awesome-Transformer-Attention.svg)](https://repogeo.com/zh/r/cmhungsteve/Awesome-Transformer-Attention)
HTML
<a href="https://repogeo.com/zh/r/cmhungsteve/Awesome-Transformer-Attention"><img src="https://repogeo.com/badge/cmhungsteve/Awesome-Transformer-Attention.svg" alt="RepoGEO" /></a>
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cmhungsteve/Awesome-Transformer-Attention — 轻量扫描仍免费；本卡列出 Pro 相对轻量的深度额度。

  • 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