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REPOGEO 报告 · LITE

jquesnelle/yarn

默认分支 master · commit 995db5b5 · 扫描时间 2026/5/24 07:13:23

星标 1,719 · Fork 132

AI 可见性总分
66 /100
需要改进
品类召回
1 / 2
被推荐时的平均排名 #2.0
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 jquesnelle/yarn 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
    Add a disambiguation statement to the README title

    原因：

    当前
    # YaRN
    复制粘贴的修复
    # YaRN: Efficient Context Window Extension for Large Language Models (NOT the JavaScript package manager)
  • hightopics#2
    Add relevant topics to the repository

    原因：

    复制粘贴的修复
    large-language-models, llm, context-window, deep-learning, machine-learning, nlp, yarn, rope-scaling
  • mediumhomepage#3
    Add the paper's arXiv link to the repository homepage

    原因：

    复制粘贴的修复
    https://arxiv.org/abs/2309.00071

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
1 / 2
50% 的问题里出现了 jquesnelle/yarn
平均排名
#2.0
越小越好。#1 表示首位推荐。
声量占比
6%
在所有被点名的工具中，你占了多少？
头号对手
LongRoPE
在 2 个问题中被推荐 1 次
竞品排行
  1. LongRoPE · 被推荐 1 次
  2. NTK-aware Scaled RoPE · 被推荐 1 次
  3. FlashAttention-2 · 被推荐 1 次
  4. Multi-Query Attention (MQA) / Grouped-Query Attention (GQA) · 被推荐 1 次
  5. Sparse Attention Mechanisms · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    How to efficiently increase the context window size of large language models?
    你：第 2 位
    AI 推荐顺序：
    1. LongRoPE
    2. YaRN ← 你
    3. NTK-aware Scaled RoPE
    4. FlashAttention-2
    5. Multi-Query Attention (MQA) / Grouped-Query Attention (GQA)
    6. Sparse Attention Mechanisms
    7. Retrieval-Augmented Generation (RAG)
    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    Seeking methods to enable large language models to process very long documents efficiently.
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. Pinecone
    2. Weaviate (weaviate/weaviate)
    3. Chroma (chroma-core/chroma)
    4. FAISS (facebookresearch/faiss)
    5. LangChain (langchain-ai/langchain)
    6. LlamaIndex (run-llama/llama_index)
    7. OpenAI API
    8. Anthropic Claude
    9. Hugging Face Transformers (huggingface/transformers)
    10. Google Gemini 1.5 Pro
    11. OpenAI GPT-4 Turbo

    AI 推荐了 11 个替代方案，却始终没点名 jquesnelle/yarn。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 jquesnelle/yarn?
    pass
    AI 明确点名了 jquesnelle/yarn

    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 jquesnelle/yarn in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?
    pass
    AI 明确点名了 jquesnelle/yarn

    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 jquesnelle/yarn solve, and who is the primary audience?
    pass
    AI 明确点名了 jquesnelle/yarn

    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 jquesnelle/yarn 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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