AI 可见性总分
68 /100
需要改进
品类召回
1 / 2
被推荐时的平均排名 #3.0
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 NVlabs/DoRA 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#1Rephrase README's opening to highlight benefits for stability and capacity
原因:
当前The Official PyTorch implementation of **DoRA: Weight-Decomposed Low-Rank Adaptation** [ICML2024 (Oral, acceptance rate: 1.5%)].
复制粘贴的修复The Official PyTorch implementation of **DoRA: Weight-Decomposed Low-Rank Adaptation** [ICML2024 (Oral, acceptance rate: 1.5%)]. DoRA significantly enhances the learning capacity and training stability of LoRA for fine-tuning large pre-trained models, avoiding any additional inference overhead.
- mediumlicense#2Clarify the project's license(s) in the README
原因:
复制粘贴的修复## License This project is licensed under [describe the license(s) here, e.g., 'a custom research license' or 'a combination of X and Y licenses']. Please refer to the `LICENSE` file for full details.
- lowabout#3Update repository description to highlight key benefits
原因:
当前[ICML2024 (Oral)] Official PyTorch implementation of DoRA: Weight-Decomposed Low-Rank Adaptation
复制粘贴的修复Official PyTorch implementation of DoRA: Weight-Decomposed Low-Rank Adaptation (ICML2024 Oral). DoRA enhances learning capacity and training stability for PEFT of large models.
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
1 / 2
50% 的问题里出现了 NVlabs/DoRA
平均排名
#3.0
越小越好。#1 表示首位推荐。
声量占比
7%
在所有被点名的工具中,你占了多少?
头号对手
QLoRA
在 2 个问题中被推荐 1 次
竞品排行
- QLoRA · 被推荐 1 次
- LongLoRA · 被推荐 1 次
- LoRA+ · 被推荐 1 次
- LoRA-FA · 被推荐 1 次
- AdaLoRA · 被推荐 1 次
- 品类问题What are advanced parameter-efficient fine-tuning techniques offering better performance than standard LoRA?你:第 3 位AI 推荐顺序:
- QLoRA
- LongLoRA
- DoRA ← 你
- LoRA+
- LoRA-FA
- AdaLoRA
查看 AI 完整回答
- 品类问题How can I improve fine-tuning stability and learning capacity for large language models in PyTorch?你:未被推荐AI 推荐顺序:
- DeepSpeed
- PyTorch FSDP
- bitsandbytes
- Hugging Face Accelerate
- Hugging Face PEFT library
- FlashAttention
- torch.optim.AdamW
- torch.optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR
AI 推荐了 8 个替代方案,却始终没点名 NVlabs/DoRA。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 completenesspass
- README presencepass
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 NVlabs/DoRA?passAI 明确点名了 NVlabs/DoRA
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 NVlabs/DoRA in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?passAI 明确点名了 NVlabs/DoRA
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 NVlabs/DoRA solve, and who is the primary audience?passAI 明确点名了 NVlabs/DoRA
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 NVlabs/DoRA 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。
MARKDOWN(README)
[](https://repogeo.com/zh/r/NVlabs/DoRA)HTML
<a href="https://repogeo.com/zh/r/NVlabs/DoRA"><img src="https://repogeo.com/badge/NVlabs/DoRA.svg" alt="RepoGEO" /></a>Pro
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NVlabs/DoRA — 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
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