RRepoGEO

REPOGEO 报告 · LITE

meta-pytorch/captum

默认分支 master · commit 2cc52160 · 扫描时间 2026/5/25 02:56:32

星标 5,633 · Fork 558

AI 可见性总分
82 /100
健康
品类召回
2 / 2
被推荐时的平均排名 #4.5
规则结果
通过 2 · 警告 0 · 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 meta-pytorch/captum 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 README opening statement to emphasize core differentiator

    原因:

    当前
    Captum is a model interpretability and understanding library for PyTorch.
    复制粘贴的修复
    Captum is the unified, PyTorch-native library for model interpretability and understanding, offering a comprehensive suite of attribution and interpretability methods for PyTorch models.
  • mediumreadme#2
    Add a dedicated 'Key Features' section to README

    原因:

    复制粘贴的修复
    ### Key Features
    
    - **Unified PyTorch-Native API**: A consistent interface for a wide range of attribution and interpretability methods, built specifically for PyTorch.
    - **Comprehensive Method Suite**: Includes state-of-the-art algorithms such as Integrated Gradients, DeepLIFT, Grad-CAM, LIME, TCAV, TracIn, and more.
    - **Seamless Integration**: Designed for quick integration with models built using domain-specific PyTorch libraries like `torchvision` and `torchtext`.
  • lowhomepage#3
    Review homepage for core differentiator emphasis

    原因:

    复制粘贴的修复
    Review the `captum.ai` homepage to ensure that Captum's core differentiator—its unified, PyTorch-native API for a comprehensive suite of attribution and interpretability methods—is prominently featured and easily discoverable.

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
2 / 2
100% 的问题里出现了 meta-pytorch/captum
平均排名
#4.5
越小越好。#1 表示首位推荐。
声量占比
14%
在所有被点名的工具中,你占了多少?
头号对手
SHAP
在 2 个问题中被推荐 2 次
竞品排行
  1. SHAP · 被推荐 2 次
  2. LIME · 被推荐 2 次
  3. ELI5 · 被推荐 2 次
  4. Grad-CAM · 被推荐 1 次
  5. Integrated Gradients · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    How can I understand the decision-making process of my deep learning models?
    你:第 5 位
    AI 推荐顺序:
    1. SHAP
    2. LIME
    3. Grad-CAM
    4. Integrated Gradients
    5. Captum ← 你
    6. TensorFlow Explainability (TFX)
    7. ELI5
    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    What tools help determine feature importance and attribution for complex AI models?
    你:第 4 位
    AI 推荐顺序:
    1. SHAP
    2. LIME
    3. ELI5
    4. Captum ← 你
    5. InterpretML
    6. XAI
    7. Alibi Explain
    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
    pass

  • 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 meta-pytorch/captum?
    pass
    AI 明确点名了 meta-pytorch/captum

    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 meta-pytorch/captum in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?
    pass
    AI 明确点名了 meta-pytorch/captum

    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 meta-pytorch/captum solve, and who is the primary audience?
    pass
    AI 明确点名了 meta-pytorch/captum

    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 meta-pytorch/captum 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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