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REPOGEO 报告 · LITE

openai/parameter-golf

默认分支 main · commit f5c07931 · 扫描时间 2026/5/26 15:13:31

星标 5,065 · Fork 3,359

AI 可见性总分
35 /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
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 openai/parameter-golf 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
    Add a concise, explicit mission statement to the top of the README

    原因:

    当前
    OpenAI Model Craft Challenge: Parameter Golf is a challenge to train the best language model that fits in a 16MB artifact and trains in under 10 minutes on 8xH100s, evaluated by compression on the FineWeb validation set (tokenizer-agnostic, bits per byte).
    复制粘贴的修复
    This repository hosts **OpenAI Parameter Golf**, a competitive challenge for researchers to build the most memory-efficient and compact language models (LLMs) under strict size constraints (16MB artifact). Participants optimize for minimal loss given a fixed parameter budget, pushing innovation in novel LLM architectures and compression techniques.
  • mediumfaq#2
    Add a FAQ section to the README to clarify common misconceptions

    原因:

    复制粘贴的修复
    ## FAQ
    
    **Q: Is Parameter Golf a library or tool for training compact LLMs?**
    **A:** No, Parameter Golf is a competitive challenge and benchmark. It provides the framework and evaluation criteria for participants to submit their own novel compact LLM architectures and training methods, rather than offering a pre-built library.

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 openai/parameter-golf
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
Hugging Face Transformers
在 2 个问题中被推荐 2 次
竞品排行
  1. Hugging Face Transformers · 被推荐 2 次
  2. ONNX Runtime · 被推荐 2 次
  3. PyTorch · 被推荐 2 次
  4. TensorFlow · 被推荐 2 次
  5. TensorFlow Lite · 被推荐 2 次
  • 品类问题
    What tools help train compact language models for strict memory constraints, under 20MB?
    你:未被推荐
    AI 推荐顺序:
    1. Hugging Face Transformers
    2. bitsandbytes
    3. DistilBERT
    4. TinyBERT
    5. MobileBERT
    6. MiniLM
    7. GPT-2
    8. ONNX Runtime
    9. ONNX
    10. PyTorch
    11. TensorFlow
    12. TensorFlow Lite
    13. PyTorch Mobile
    14. TorchScript
    15. NVIDIA TensorRT
    16. DeepSpeed
    17. FairScale
    18. OpenVINO

    AI 推荐了 18 个替代方案,却始终没点名 openai/parameter-golf。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    What are effective techniques for building highly compressed and memory-efficient generative AI models?
    你:未被推荐
    AI 推荐顺序:
    1. PyTorch
    2. TensorFlow Lite
    3. ONNX Runtime
    4. TensorFlow Model Optimization Toolkit
    5. DeepSpeed
    6. Hugging Face Transformers
    7. TensorFlow
    8. LoRA (Low-Rank Adaptation)
    9. PEFT (Parameter-Efficient Fine-Tuning) library
    10. MobileNet
    11. EfficientNet
    12. Sparse Transformers
    13. Reformer
    14. TinyLlama
    15. Phi-2
    16. OpenVINO
    17. NVIDIA TensorRT

    AI 推荐了 17 个替代方案,却始终没点名 openai/parameter-golf。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 openai/parameter-golf?
    pass
    AI 明确点名了 openai/parameter-golf

    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 openai/parameter-golf in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?
    pass
    AI 明确点名了 openai/parameter-golf

    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 openai/parameter-golf solve, and who is the primary audience?
    pass
    AI 明确点名了 openai/parameter-golf

    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 openai/parameter-golf 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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