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REPOGEO 报告 · LITE

gerstung-lab/Delphi

默认分支 main · commit 3e6770e1 · 扫描时间 2026/6/24 00:22:57

星标 500 · Fork 118

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 gerstung-lab/Delphi 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
  • hightopics#1
    Add specific topics to improve categorization

    原因:

    复制粘贴的修复
    health-trajectories, generative-ai, transformers, disease-progression, longitudinal-data, deep-learning, pytorch, causal-inference, biomedicine
  • highreadme#2
    Add a concise project summary immediately after the main title

    原因:

    当前
    ## Learning the natural history of human disease with generative transformers
    
    [`Paper`] [[`BibTeX`](#Citation)]
    
    Artem Shmatko*, Alexander Wolfgang Jung*, Kumar Gaurav*, Søren Brunak, Laust Mortensen, Ewan Birney, Tom Fitzgerald, Moritz Gerstung (*Equal Contribution)
    复制粘贴的修复
    ## Learning the natural history of human disease with generative transformers
    
    Delphi is a PyTorch-based generative transformer model designed to learn and simulate the natural history of human disease from longitudinal patient data, enabling insights into health trajectories and disease progression.
    
    [`Paper`] [[`BibTeX`](#Citation)]
    
    Artem Shmatko*, Alexander Wolfgang Jung*, Kumar Gaurav*, Søren Brunak, Laust Mortensen, Ewan Birney, Tom Fitzgerald, Moritz Gerstung (*Equal Contribution)
  • mediumhomepage#3
    Add a homepage URL to the repository metadata

    原因:

    复制粘贴的修复
    https://www.nature.com/articles/s41586-024-07179-w (or the official paper URL)

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 gerstung-lab/Delphi
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
AlphaFold
在 2 个问题中被推荐 1 次
竞品排行
  1. AlphaFold · 被推荐 1 次
  2. Generative Adversarial Networks (GANs) · 被推荐 1 次
  3. Conditional GANs (cGANs) · 被推荐 1 次
  4. Time-series GANs (T-GANs) · 被推荐 1 次
  5. MedGAN · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    What are effective generative AI models for simulating and predicting human health trajectories?
    你:未被推荐
    AI 推荐顺序:
    1. AlphaFold
    2. Generative Adversarial Networks (GANs)
    3. Conditional GANs (cGANs)
    4. Time-series GANs (T-GANs)
    5. MedGAN
    6. Variational Autoencoders (VAEs)
    7. Conditional VAEs (CVAEs)
    8. Recurrent VAEs (RVAEs)
    9. Recurrent Neural Networks (RNNs)
    10. LSTMs
    11. GRUs
    12. Transformers
    13. Diffusion Models
    14. Denoising Diffusion Probabilistic Models (DDPMs)
    15. Reinforcement Learning (RL)
    16. Deep Q-Networks (DQN)
    17. Proximal Policy Optimization (PPO)

    AI 推荐了 17 个替代方案,却始终没点名 gerstung-lab/Delphi。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    How can I apply transformer models to analyze longitudinal patient data for disease progression?
    你:未被推荐
    AI 推荐顺序:
    1. Hugging Face Transformers
    2. PyTorch
    3. TensorFlow
    4. Keras
    5. DeepMind's AlphaFold
    6. Google's Trajectory Transformer

    AI 推荐了 6 个替代方案,却始终没点名 gerstung-lab/Delphi。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 gerstung-lab/Delphi?
    pass
    AI 明确点名了 gerstung-lab/Delphi

    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 gerstung-lab/Delphi in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?
    pass
    AI 明确点名了 gerstung-lab/Delphi

    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 gerstung-lab/Delphi solve, and who is the primary audience?
    pass
    AI 明确点名了 gerstung-lab/Delphi

    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 gerstung-lab/Delphi 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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