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REPOGEO 报告 · LITE

zzli2022/Awesome-System2-Reasoning-LLM

默认分支 main · commit f81bd00d · 扫描时间 2026/5/24 15:03:02

星标 1,352 · Fork 79

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 zzli2022/Awesome-System2-Reasoning-LLM 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 introduction to clarify it's a curated research list

    原因:

    当前
    Welcome to the repository for our survey paper, "From System 1 to System 2: A Survey of Reasoning Large Language Models". This repository provides resources and updates related to our research.
    复制粘贴的修复
    Welcome to the **official curated list and companion repository** for our survey paper, "From System 1 to System 2: A Survey of Reasoning Large Language Models". This repository provides an **up-to-date collection of resources, papers, and updates** related to our research on System 2 Reasoning in LLMs.
  • mediumlicense#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 content of the MIT License.
  • lowhomepage#3
    Add the arXiv link as the repository homepage

    原因:

    复制粘贴的修复
    http://arxiv.org/abs/2502.17419

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 zzli2022/Awesome-System2-Reasoning-LLM
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
Significant-Gravitas/Auto-GPT
在 2 个问题中被推荐 1 次
竞品排行
  1. Significant-Gravitas/Auto-GPT · 被推荐 1 次
  2. Google Search API · 被推荐 1 次
  3. langchain-ai/langchain · 被推荐 1 次
  4. run-llama/llama_index · 被推荐 1 次
  5. Llama 2 · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    How can I improve LLM performance on complex tasks requiring deliberate, human-like reasoning?
    你:未被推荐
    AI 推荐顺序:
    1. Auto-GPT (Significant-Gravitas/Auto-GPT)
    2. Google Search API
    3. LangChain (langchain-ai/langchain)
    4. LlamaIndex (run-llama/llama_index)
    5. Llama 2
    6. Mistral
    7. Gemma
    8. CrewAI (joaomdmoura/crewAI)
    9. AutoGen (microsoft/autogen)
    10. Code Interpreter (Advanced Data Analysis)
    11. OpenAI Function Calling
    12. Google Gemini Function Calling

    AI 推荐了 12 个替代方案,却始终没点名 zzli2022/Awesome-System2-Reasoning-LLM。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    Exploring recent advancements in large language models for achieving slow, deliberative reasoning.
    你:未被推荐
    AI 推荐顺序:
    1. Chain-of-Thought (CoT) prompting
    2. Self-Consistency
    3. Tree of Thoughts (ToT)
    4. Reflexion
    5. Retrieval-Augmented Generation (RAG)
    6. Program-Aided Language Models (PAL)
    7. Constitutional AI

    AI 推荐了 7 个替代方案,却始终没点名 zzli2022/Awesome-System2-Reasoning-LLM。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 zzli2022/Awesome-System2-Reasoning-LLM?
    pass
    AI 未点名 zzli2022/Awesome-System2-Reasoning-LLM —— 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 zzli2022/Awesome-System2-Reasoning-LLM in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?
    pass
    AI 明确点名了 zzli2022/Awesome-System2-Reasoning-LLM

    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 zzli2022/Awesome-System2-Reasoning-LLM solve, and who is the primary audience?
    pass
    AI 未点名 zzli2022/Awesome-System2-Reasoning-LLM —— 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 zzli2022/Awesome-System2-Reasoning-LLM 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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  • 优先行动项8,轻量 3