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REPOGEO 报告 · LITE

yaotingwangofficial/Awesome-MCoT

默认分支 main · commit 26143708 · 扫描时间 2026/5/28 00:47:50

星标 1,004 · Fork 34

AI 可见性总分
15 /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
0 / 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 yaotingwangofficial/Awesome-MCoT 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
  • highlicense#1
    Add a LICENSE file

    原因:

    复制粘贴的修复
    Create a LICENSE file in the root directory with the chosen license text (e.g., MIT, Apache-2.0, or a custom one if applicable).
  • highreadme#2
    Clarify the repo's nature as an 'Awesome List' in the README introduction

    原因:

    当前
    To fill this gap, we present **_the first systematic survey of MCoT reasoning_**, elucidating the foundational concepts and definitions pertinent to this area. Our work includes a detailed taxonomy and
    复制粘贴的修复
    To fill this gap, we present **_the first systematic survey of MCoT reasoning_**, and this repository serves as an **Awesome List** curating key papers and resources. Our work elucidates the foundational concepts and definitions pertinent to this area, including a detailed taxonomy and
  • mediumtopics#3
    Add 'awesome-list' and 'literature-review' topics

    原因:

    当前
    chain-of-thought, cot, deepseek-r1, instruction-tuning, large-vision-language-model, mcts, mllm-reasoning, multimodal, multimodal-chain-of-thought, multimodal-large-language-models, openai-o1, reasoning, slow-thinking, survey, system-2
    复制粘贴的修复
    awesome-list, chain-of-thought, cot, deepseek-r1, instruction-tuning, large-vision-language-model, literature-review, mcts, mllm-reasoning, multimodal, multimodal-chain-of-thought, multimodal-large-language-models, openai-o1, reasoning, slow-thinking, survey, system-2

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 yaotingwangofficial/Awesome-MCoT
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
haotian-liu/LLaVA
在 2 个问题中被推荐 2 次
竞品排行
  1. haotian-liu/LLaVA · 被推荐 2 次
  2. GPT-4V · 被推荐 1 次
  3. Claude 3 Opus · 被推荐 1 次
  4. salesforce/LAVIS · 被推荐 1 次
  5. huggingface/transformers · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    How to improve step-by-step reasoning capabilities in multimodal large language models?
    你:未被推荐
    AI 推荐顺序:
    1. GPT-4V
    2. Claude 3 Opus
    3. LLaVA-1.5 (haotian-liu/LLaVA)
    4. LLaVA-1.6 (haotian-liu/LLaVA)
    5. InstructBLIP (salesforce/LAVIS)
    6. Hugging Face Transformers (huggingface/transformers)
    7. YOLOv8 (ultralytics/ultralytics)
    8. DETR (facebookresearch/detr)
    9. PyTorch Geometric (pyg-team/pytorch_geometric)
    10. DGL (dmlc/dgl)
    11. LangChain (langchain-ai/langchain)
    12. LlamaIndex (run-llama/llama_index)
    13. VQAv2
    14. GQA
    15. A-OKVQA
    16. ScienceQA
    17. Stable Diffusion (stability-ai/stablediffusion)
    18. DALL-E 3
    19. GPT-4
    20. Claude 3

    AI 推荐了 20 个替代方案,却始终没点名 yaotingwangofficial/Awesome-MCoT。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    Seeking a comprehensive survey on multimodal chain-of-thought reasoning techniques for AI applications.
    你:未被推荐
    AI 推荐顺序:
    1. A Survey of Chain of Thought Reasoning: Advances, Challenges, and Future Directions
    2. Multimodal Chain-of-Thought Reasoning: A Survey
    3. Chain-of-Thought Prompting Elicits Cross-Modal Grounding in Large Language Models
    4. Visual Chain of Thought: A Survey
    5. Harnessing the Power of Large Language Models for Multimodal Learning: A Survey

    AI 推荐了 5 个替代方案,却始终没点名 yaotingwangofficial/Awesome-MCoT。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 yaotingwangofficial/Awesome-MCoT?
    pass
    AI 未点名 yaotingwangofficial/Awesome-MCoT —— 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?

  • If a team adopts yaotingwangofficial/Awesome-MCoT in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?
    pass
    AI 未点名 yaotingwangofficial/Awesome-MCoT —— 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?

  • In one sentence, what problem does the repo yaotingwangofficial/Awesome-MCoT solve, and who is the primary audience?
    pass
    AI 未点名 yaotingwangofficial/Awesome-MCoT —— 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 yaotingwangofficial/Awesome-MCoT 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/yaotingwangofficial/Awesome-MCoT.svg)](https://repogeo.com/zh/r/yaotingwangofficial/Awesome-MCoT)
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