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REPOGEO 报告 · LITE

hemingkx/Awesome-Efficient-Reasoning

默认分支 main · commit 2987edb5 · 扫描时间 2026/6/7 15:47:35

星标 889 · Fork 45

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 hemingkx/Awesome-Efficient-Reasoning 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

2 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
    Reposition the README's opening sentence to specify LLM research focus

    原因:

    当前
    This repository contains a regularly updated paper list for **Efficient Reasoning**.
    复制粘贴的修复
    This repository contains a regularly updated paper list for **Efficient Reasoning in Large Language Models (LLMs)**, curated for researchers and practitioners.
  • mediumabout#2
    Update the repository description to include LLMs

    原因:

    当前
    Paper list for Efficient Reasoning.
    复制粘贴的修复
    Curated paper list for Efficient Reasoning in Large Language Models (LLMs).

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 hemingkx/Awesome-Efficient-Reasoning
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
bitsandbytes
在 2 个问题中被推荐 1 次
竞品排行
  1. bitsandbytes · 被推荐 1 次
  2. GPTQ · 被推荐 1 次
  3. AWQ · 被推荐 1 次
  4. Hugging Face's transformers · 被推荐 1 次
  5. Google's Speculative Decoding · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    How can I make large language model reasoning more computationally efficient?
    你:未被推荐
    AI 推荐顺序:
    1. bitsandbytes
    2. GPTQ
    3. AWQ
    4. Hugging Face's transformers
    5. Google's Speculative Decoding
    6. Medusa
    7. vLLM
    8. TensorRT-LLM
    9. ONNX Runtime
    10. FlashAttention
    11. xFormers
    12. LoRA
    13. QLoRA
    14. AdaLoRA
    15. Apache TVM
    16. OpenXLA / XLA

    AI 推荐了 16 个替代方案,却始终没点名 hemingkx/Awesome-Efficient-Reasoning。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    What are current research approaches for optimizing chain-of-thought prompting in LLMs?
    你:未被推荐
    AI 推荐顺序:
    1. Self-Refine
    2. Reflexion
    3. Constitutional AI
    4. Auto-CoT
    5. Active-CoT
    6. Least-to-Most Prompting
    7. Tree-of-Thought (ToT)
    8. Graph-of-Thought (GoT)
    9. CoT Distillation
    10. CoT Pruning/Compression
    11. Program-Aided Language Models (PAL)
    12. Toolformer
    13. Gorilla
    14. LLaMA-Adapter V2
    15. RLHF for CoT

    AI 推荐了 15 个替代方案,却始终没点名 hemingkx/Awesome-Efficient-Reasoning。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 hemingkx/Awesome-Efficient-Reasoning?
    pass
    AI 明确点名了 hemingkx/Awesome-Efficient-Reasoning

    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 hemingkx/Awesome-Efficient-Reasoning in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?
    pass
    AI 明确点名了 hemingkx/Awesome-Efficient-Reasoning

    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 hemingkx/Awesome-Efficient-Reasoning solve, and who is the primary audience?
    pass
    AI 未点名 hemingkx/Awesome-Efficient-Reasoning —— 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 hemingkx/Awesome-Efficient-Reasoning 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/hemingkx/Awesome-Efficient-Reasoning.svg)](https://repogeo.com/zh/r/hemingkx/Awesome-Efficient-Reasoning)
HTML
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  • 无品牌品类查询5,轻量 2
  • 优先行动项8,轻量 3
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