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REPOGEO 报告 · LITE

UMass-Embodied-AGI/3D-LLM

默认分支 main · commit 40002901 · 扫描时间 2026/6/30 13:23:00

星标 1,205 · Fork 76

本仓库扫描历史

下方为分数趋势（含全部就绪扫描；左旧右新，可横向滚动）。表格明细默认折叠，展开后每页 10 条，最新在上。

分数趋势（左 → 右：旧 → 新）

共 2 条就绪扫描。点击下方按钮展开表格（每页 10 条，可翻页）。

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 UMass-Embodied-AGI/3D-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

2 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
  • highhomepage#1
    Set the repository homepage URL

    原因：

    复制粘贴的修复
    https://vis-www.cs.umass.edu/3dllm/
  • mediumreadme#2
    Clarify README's opening sentence to emphasize "codebase"

    原因：

    当前
    3D-LLM is the first Large Language Model that could take 3D representations as inputs.
    复制粘贴的修复
    This repository provides the official codebase for 3D-LLM, the first Large Language Model that could take 3D representations as inputs.

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 UMass-Embodied-AGI/3D-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
OpenAI's GPT-4V (Vision)
在 2 个问题中被推荐 1 次
竞品排行
  1. OpenAI's GPT-4V (Vision) · 被推荐 1 次
  2. Google's PaLM-E · 被推荐 1 次
  3. Meta's Segment Anything Model (SAM) · 被推荐 1 次
  4. GPT-4 · 被推荐 1 次
  5. Llama 2 · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    How can I integrate 3D scene understanding capabilities into large language models?
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. OpenAI's GPT-4V (Vision)
    2. Google's PaLM-E
    3. Meta's Segment Anything Model (SAM)
    4. GPT-4
    5. Llama 2
    6. CLIP (Contrastive Language-Image Pre-training)
    7. Open3D
    8. PyTorch3D
    9. Neural Radiance Fields (NeRFs)
    10. Instant NGP
    11. OpenAI's Point-E
    12. Shap-E

    AI 推荐了 12 个替代方案，却始终没点名 UMass-Embodied-AGI/3D-LLM。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    What tools allow large language models to process and interpret 3D object data?
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. Open3D (isl-org/Open3D)
    2. OpenAI API
    3. Anthropic API
    4. GPT-4V
    5. PyTorch3D (facebookresearch/pytorch3d)
    6. Kaolin (NVIDIA/kaolin)
    7. PyTorch (pytorch/pytorch)
    8. Gradio (gradio-app/gradio)
    9. Streamlit (streamlit/streamlit)
    10. Hugging Face Transformers (huggingface/transformers)
    11. Blender
    12. Unity
    13. Unreal Engine

    AI 推荐了 13 个替代方案，却始终没点名 UMass-Embodied-AGI/3D-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 UMass-Embodied-AGI/3D-LLM?
    pass
    AI 明确点名了 UMass-Embodied-AGI/3D-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？

  • If a team adopts UMass-Embodied-AGI/3D-LLM in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?
    pass
    AI 明确点名了 UMass-Embodied-AGI/3D-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 UMass-Embodied-AGI/3D-LLM solve, and who is the primary audience?
    pass
    AI 明确点名了 UMass-Embodied-AGI/3D-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？

嵌入你的 GEO 徽章

把这个徽章贴进 UMass-Embodied-AGI/3D-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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  • 深度报告每月 10 次
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  • 优先行动项8，轻量 3