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REPOGEO 报告 · LITE

sbrugman/deep-learning-papers

默认分支 master · commit 358e2372 · 扫描时间 2026/5/16 01:48:11

星标 3,187 · Fork 407

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 sbrugman/deep-learning-papers 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#1
    Reposition the README H1 to emphasize 'curated collection'

    原因:

    当前
    # Deep Learning Papers by task
    复制粘贴的修复
    # A Curated Collection of Deep Learning Papers by Task
  • highlicense#2
    Add a LICENSE file to the repository

    原因:

    复制粘贴的修复
    Create a `LICENSE` file in the repository root with the text of a standard open-source license like MIT or Apache-2.0, or clarify the licensing terms directly in the README.
  • mediumhomepage#3
    Add a homepage URL to the repository's About section

    原因:

    复制粘贴的修复
    Add a relevant URL (e.g., a GitHub Pages link for the repo, or a related project page) to the 'Homepage' field in the repository's 'About' section.

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 sbrugman/deep-learning-papers
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
Papers With Code
在 2 个问题中被推荐 1 次
竞品排行
  1. Papers With Code · 被推荐 1 次
  2. arXiv Sanity Preserver · 被推荐 1 次
  3. Distill.pub · 被推荐 1 次
  4. The Batch · 被推荐 1 次
  5. AI Alignment Forum · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    Where can I find a curated list of current state-of-the-art deep learning research papers?
    你:未被推荐
    AI 推荐顺序:
    1. Papers With Code
    2. arXiv Sanity Preserver
    3. Distill.pub
    4. The Batch
    5. AI Alignment Forum
    6. LessWrong
    7. Twitter

    AI 推荐了 7 个替代方案,却始终没点名 sbrugman/deep-learning-papers。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    What are the best deep learning papers categorized by specific tasks like text or visual processing?
    你:未被推荐
    AI 推荐顺序:
    1. AlexNet
    2. VGGNet
    3. ResNet
    4. Inception (GoogLeNet)
    5. EfficientNet
    6. R-CNN
    7. Faster R-CNN
    8. YOLO (You Only Look Once)
    9. SSD (Single Shot MultiBox Detector)
    10. DETR
    11. FCN (Fully Convolutional Networks)
    12. U-Net
    13. DeepLab (v3+)
    14. Mask R-CNN
    15. GANs (Generative Adversarial Networks)
    16. DCGAN (Deep Convolutional GANs)
    17. StyleGAN
    18. DDPM (Denoising Diffusion Probabilistic Models)
    19. Word2Vec
    20. GloVe
    21. LSTM (Long Short-Term Memory)
    22. GRU (Gated Recurrent Unit)
    23. Attention Is All You Need (Transformer)
    24. BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)
    25. GPT (Generative Pre-trained Transformer)
    26. T5 (Text-to-Text Transfer Transformer)
    27. RoBERTa
    28. Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate
    29. DQN (Deep Q-Network)
    30. AlphaGo
    31. A3C (Asynchronous Advantage Actor-Critic)
    32. PPO (Proximal Policy Optimization Algorithms)
    33. SAC (Soft Actor-Critic)
    34. Dropout
    35. Batch Normalization
    36. Adam (Adaptive Moment Estimation)

    AI 推荐了 36 个替代方案,却始终没点名 sbrugman/deep-learning-papers。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 sbrugman/deep-learning-papers?
    pass
    AI 明确点名了 sbrugman/deep-learning-papers

    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 sbrugman/deep-learning-papers in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?
    pass
    AI 明确点名了 sbrugman/deep-learning-papers

    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 sbrugman/deep-learning-papers solve, and who is the primary audience?
    pass
    AI 未点名 sbrugman/deep-learning-papers —— 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 sbrugman/deep-learning-papers 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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