RRepoGEO

REPOGEO 报告 · LITE

HumanMLLM/R1-Omni

默认分支 main · commit 17cafcae · 扫描时间 2026/5/16 17:32:51

星标 1,012 · Fork 74

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 3 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
30 /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
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 HumanMLLM/R1-Omni 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
  • highabout#1
    Add a concise 'About' description

    原因：

    复制粘贴的修复
    R1-Omni is the industry's first application of Reinforcement Learning with Verifiable Reward (RLVR) to an Omni-multimodal large language model, specifically for explainable emotion recognition using visual and audio modalities.
  • hightopics#2
    Add relevant GitHub topics

    原因：

    复制粘贴的修复
    ['multimodal-llm', 'emotion-recognition', 'reinforcement-learning', 'explainable-ai', 'omnimodal', 'audio-visual', 'large-language-models']
  • highlicense#3
    Add a LICENSE file

    原因：

    当前
    (no LICENSE file detected — the repo has no recognizable license)
    复制粘贴的修复
    Create a LICENSE file in the repository root, for example, using the MIT License or Apache-2.0 License template.

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 HumanMLLM/R1-Omni
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
Prodigy
在 2 个问题中被推荐 1 次
竞品排行
  1. Prodigy · 被推荐 1 次
  2. opencv/cvat · 被推荐 1 次
  3. heartexlabs/label-studio · 被推荐 1 次
  4. TadasBaltrusaitis/OpenFace · 被推荐 1 次
  5. serengil/deepface · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    How to build an explainable AI system for multimodal emotion recognition?
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. Prodigy
    2. CVAT (opencv/cvat)
    3. Label Studio (heartexlabs/label-studio)
    4. OpenFace (TadasBaltrusaitis/OpenFace)
    5. DeepFace (serengil/deepface)
    6. OpenSMILE
    7. LibROSA (librosa/librosa)
    8. Hugging Face Transformers (huggingface/transformers)
    9. spaCy (explosion/spaCy)
    10. PyTorch (pytorch/pytorch)
    11. TensorFlow/Keras (tensorflow/tensorflow)
    12. SHAP (shap/shap)
    13. LIME (marcotcr/lime)
    14. Grad-CAM
    15. Integrated Gradients
    16. Captum (pytorch/captum)

    AI 推荐了 16 个替代方案，却始终没点名 HumanMLLM/R1-Omni。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    What are the best techniques for combining reinforcement learning with LLMs for multimodal tasks?
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. OpenAI GPT-4 / GPT-3.5 Turbo
    2. Google Gemini
    3. Anthropic Claude 3
    4. Google PaLM 2
    5. Hugging Face Transformers
    6. T5
    7. BART
    8. OpenAI CLIP
    9. DALL-E 3
    10. Google Vision AI
    11. Cloud Natural Language API
    12. Facebook DINOv2

    AI 推荐了 12 个替代方案，却始终没点名 HumanMLLM/R1-Omni。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 HumanMLLM/R1-Omni?
    pass
    AI 明确点名了 HumanMLLM/R1-Omni

    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 HumanMLLM/R1-Omni in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?
    pass
    AI 明确点名了 HumanMLLM/R1-Omni

    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 HumanMLLM/R1-Omni solve, and who is the primary audience?
    pass
    AI 明确点名了 HumanMLLM/R1-Omni

    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 HumanMLLM/R1-Omni 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。

RepoGEO badge preview实时预览
MARKDOWN（README）
[![RepoGEO](https://repogeo.com/badge/HumanMLLM/R1-Omni.svg)](https://repogeo.com/zh/r/HumanMLLM/R1-Omni)
HTML
<a href="https://repogeo.com/zh/r/HumanMLLM/R1-Omni"><img src="https://repogeo.com/badge/HumanMLLM/R1-Omni.svg" alt="RepoGEO" /></a>
Pro

订阅 Pro，解锁深度诊断

HumanMLLM/R1-Omni — 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