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REPOGEO 报告 · LITE

TsinghuaAI/CPM-1-Generate

默认分支 main · commit 3f816d13 · 扫描时间 2026/5/12 13:57:53

星标 1,581 · Fork 210

AI 可见性总分
22 /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
1 / 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 TsinghuaAI/CPM-1-Generate 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 H1 and opening sentence for clarity

    原因:

    当前
    # CPM-Generate
    
    为了促进中文自然语言处理研究的发展,本项目提供了 **CPM-LM** (2.6B) 模型的文本生成代码,可用于文本生成的本地测试,并以此为基础进一步研究零次学习/少次学习等场景。
    复制粘贴的修复
    # CPM-1-Generate: Official Text Generation Code for CPM-LM (2.6B) Chinese Pre-Trained Language Model
    
    This repository provides the official PyTorch code for text generation and local inference with **CPM-LM** (2.6B), a Chinese Pre-Trained Language Model. It enables local testing for text generation and serves as a foundation for research into zero-shot/few-shot learning scenarios.
  • hightopics#2
    Add relevant topics to the repository

    原因:

    复制粘贴的修复
    chinese-nlp, large-language-model, text-generation, pretrained-model, deep-learning, pytorch, cpm-lm, nlp-research, local-inference
  • mediumabout#3
    Update the repository description for clarity and keywords

    原因:

    当前
    Chinese Pre-Trained Language Models (CPM-LM) Version-I
    复制粘贴的修复
    Official PyTorch code for text generation and local inference with CPM-LM (2.6B), a Chinese Pre-Trained Language Model.

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 TsinghuaAI/CPM-1-Generate
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
Baidu ERNIE
在 2 个问题中被推荐 1 次
竞品排行
  1. Baidu ERNIE · 被推荐 1 次
  2. Tencent Hunyuan · 被推荐 1 次
  3. Tongyi Qianwen · 被推荐 1 次
  4. OpenAI GPT-4 · 被推荐 1 次
  5. Meta LLaMA 2 · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    How can I generate high-quality text using a pre-trained Chinese language model?
    你:未被推荐
    AI 推荐顺序:
    1. Baidu ERNIE
    2. Tencent Hunyuan
    3. Tongyi Qianwen
    4. OpenAI GPT-4
    5. Meta LLaMA 2
    6. Google PaLM 2 / Gemini

    AI 推荐了 6 个替代方案,却始终没点名 TsinghuaAI/CPM-1-Generate。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    What are the best tools for local inference of large Chinese language models on GPU?
    你:未被推荐
    AI 推荐顺序:
    1. vLLM
    2. TGI (Text Generation Inference) by Hugging Face
    3. llama.cpp
    4. TensorRT-LLM
    5. OpenVINO
    6. DeepSpeed-MII

    AI 推荐了 6 个替代方案,却始终没点名 TsinghuaAI/CPM-1-Generate。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 TsinghuaAI/CPM-1-Generate?
    pass
    AI 未点名 TsinghuaAI/CPM-1-Generate —— 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 TsinghuaAI/CPM-1-Generate in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?
    pass
    AI 明确点名了 TsinghuaAI/CPM-1-Generate

    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 TsinghuaAI/CPM-1-Generate solve, and who is the primary audience?
    pass
    AI 未点名 TsinghuaAI/CPM-1-Generate —— 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 TsinghuaAI/CPM-1-Generate 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/TsinghuaAI/CPM-1-Generate.svg)](https://repogeo.com/zh/r/TsinghuaAI/CPM-1-Generate)
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  • 深度报告每月 10 次
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  • 优先行动项8,轻量 3