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WillowHe/EvoOpt_oppangu_optimization_model

默认分支 main · commit 6dd4a83d · 扫描时间 2026/6/17 15:18:24

星标 404 · Fork 2

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 WillowHe/EvoOpt_oppangu_optimization_model 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
    Clarify 'oppangu' in README overview

    原因：

    当前
    EvoOpt-LLM provides a comprehensive suite of solutions for fine-tuning and applying Large Language Models (LLMs) to operations research (OR) optimization tasks, using Openpangu-7B as the base model.
    复制粘贴的修复
    EvoOpt-LLM provides a comprehensive suite of solutions for fine-tuning and applying Large Language Models (LLMs) to operations research (OR) optimization tasks, leveraging the Openpangu-7B model. The 'oppangu' in the repository name specifically refers to this base model.
  • hightopics#2
    Add descriptive topics

    原因：

    当前
    (none)
    复制粘贴的修复
    llm, operations-research, optimization, fine-tuning, openpangu, mathematical-modeling, constraint-generation, variable-pruning
  • mediumhomepage#3
    Add a homepage URL

    原因：

    当前
    (none)
    复制粘贴的修复
    https://ai.gitcode.com/ascend-tribe/openpangu-embedded-7b-model/tree/main

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 WillowHe/EvoOpt_oppangu_optimization_model
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
Wolfram Alpha
在 2 个问题中被推荐 2 次
竞品排行
  1. Wolfram Alpha · 被推荐 2 次
  2. OpenAI GPT-4 · 被推荐 1 次
  3. GPT-3.5 · 被推荐 1 次
  4. AMPL · 被推荐 1 次
  5. Gurobi Python API · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    How can I use large language models for operations research optimization tasks?
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. OpenAI GPT-4
    2. GPT-3.5
    3. AMPL
    4. Gurobi Python API
    5. PuLP
    6. Pyomo
    7. GurobiPy
    8. OR-Tools
    9. Google Gemini
    10. Microsoft Copilot
    11. GitHub Copilot
    12. Hugging Face Transformers
    13. Llama 2
    14. Mistral
    15. T5
    16. LangChain
    17. LlamaIndex
    18. Gurobi
    19. CPLEX
    20. Wolfram Alpha

    AI 推荐了 20 个替代方案，却始终没点名 WillowHe/EvoOpt_oppangu_optimization_model。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    What tools help generate mathematical models from natural language descriptions?
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. ChatGPT / GPT-4
    2. Claude
    3. Bard
    4. Wolfram Alpha
    5. Wolfram Language
    6. SymPy (sympy/sympy)
    7. OpenCog (opencog/opencog)
    8. AtomSpace
    9. Neo4j (neo4j/neo4j)
    10. OWL
    11. Pellet
    12. HermiT

    AI 推荐了 12 个替代方案，却始终没点名 WillowHe/EvoOpt_oppangu_optimization_model。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 WillowHe/EvoOpt_oppangu_optimization_model?
    pass
    AI 未点名 WillowHe/EvoOpt_oppangu_optimization_model —— 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 WillowHe/EvoOpt_oppangu_optimization_model in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?
    pass
    AI 明确点名了 WillowHe/EvoOpt_oppangu_optimization_model

    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 WillowHe/EvoOpt_oppangu_optimization_model solve, and who is the primary audience?
    pass
    AI 未点名 WillowHe/EvoOpt_oppangu_optimization_model —— 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 WillowHe/EvoOpt_oppangu_optimization_model 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/WillowHe/EvoOpt_oppangu_optimization_model.svg)](https://repogeo.com/zh/r/WillowHe/EvoOpt_oppangu_optimization_model)
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  • 深度报告每月 10 次
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  • 优先行动项8，轻量 3
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