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REPOGEO 报告 · LITE

OpenLMLab/GAOKAO-Bench

默认分支 main · commit 6dbb24f8 · 扫描时间 2026/6/6 05:32:44

星标 756 · Fork 61

AI 可见性总分
28 /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
2 / 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 OpenLMLab/GAOKAO-Bench 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 relevant topics to the repository

    原因:

    复制粘贴的修复
    llm-evaluation, llm-benchmark, gaokao, chinese-llm, language-models, nlp, reasoning, language-comprehension, education-ai
  • highreadme#2
    Reposition the README's opening sentence to highlight unique value

    原因:

    当前
    GAOKAO-Bench is an evaluation framework that utilizes GAOKAO questions as a dataset to evaluate large language models.
    复制粘贴的修复
    GAOKAO-Bench is a unique and rigorous evaluation framework that leverages high-stakes Chinese Gaokao (National College Entrance Examination) questions to benchmark large language models' language understanding and logical reasoning abilities.
  • mediumhomepage#3
    Add the project's academic paper as the homepage URL

    原因:

    复制粘贴的修复
    https://arxiv.org/abs/2305.12474

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 OpenLMLab/GAOKAO-Bench
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
EleutherAI/lm-evaluation-harness
在 2 个问题中被推荐 1 次
竞品排行
  1. EleutherAI/lm-evaluation-harness · 被推荐 1 次
  2. huggingface/evaluate · 被推荐 1 次
  3. argilla-io/argilla · 被推荐 1 次
  4. Surveymonkey/Qualtrics · 被推荐 1 次
  5. microsoft/checklist · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    How can I rigorously evaluate large language models using high-stakes national exam questions?
    你:未被推荐
    AI 推荐顺序:
    1. EleutherAI's LM Evaluation Harness (lm-eval) (EleutherAI/lm-evaluation-harness)
    2. Hugging Face Evaluate Library (huggingface/evaluate)
    3. Argilla (argilla-io/argilla)
    4. Surveymonkey/Qualtrics
    5. CheckList (microsoft/checklist)
    6. TextAttack (TextAttack/TextAttack)
    7. spaCy/NLTK
    8. LangChain/LlamaIndex

    AI 推荐了 8 个替代方案,却始终没点名 OpenLMLab/GAOKAO-Bench。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    What frameworks exist for comprehensively benchmarking LLM logical reasoning and language comprehension abilities?
    你:未被推荐
    AI 推荐顺序:
    1. HELM
    2. BIG-bench
    3. MMLU
    4. ARC
    5. SuperGLUE
    6. GSM8K
    7. TruthfulQA

    AI 推荐了 7 个替代方案,却始终没点名 OpenLMLab/GAOKAO-Bench。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 OpenLMLab/GAOKAO-Bench?
    pass
    AI 未点名 OpenLMLab/GAOKAO-Bench —— 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 OpenLMLab/GAOKAO-Bench in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?
    pass
    AI 明确点名了 OpenLMLab/GAOKAO-Bench

    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 OpenLMLab/GAOKAO-Bench solve, and who is the primary audience?
    pass
    AI 明确点名了 OpenLMLab/GAOKAO-Bench

    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 OpenLMLab/GAOKAO-Bench 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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  • 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