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REPOGEO 报告 · LITE

KellerJordan/modded-nanogpt

默认分支 master · commit 3546294c · 扫描时间 2026/5/20 12:37:58

星标 5,272 · Fork 773

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 KellerJordan/modded-nanogpt 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
    Clarify the project's core identity in the README's opening

    原因：

    当前
    # Modded-NanoGPT

This repository hosts the *NanoGPT speedrun*, in which we (collaboratively|competitively) search for the fastest algorithm to use 8 NVIDIA H100 GPUs to train a language model that attains 3.28 cross-entropy loss on the FineWeb validation set.
    复制粘贴的修复
    # Modded-NanoGPT

This repository showcases an aggressively optimized implementation of a small language model (derived from NanoGPT) focused on achieving unprecedented training speed. It hosts the *NanoGPT speedrun*, a collaborative effort to find the fastest algorithm to train a language model to 3.28 cross-entropy loss on the FineWeb validation set using 8 NVIDIA H100 GPUs.
  • hightopics#2
    Add relevant topics to improve categorization

    原因：

    复制粘贴的修复
    llm, large-language-models, deep-learning, machine-learning, pytorch, training-optimization, gpt, nanogpt, h100, speedrun
  • mediumhomepage#3
    Add a homepage URL to the repository's About section

    原因：

    复制粘贴的修复
    [Insert relevant URL here, e.g., a project page, paper, or blog post about the speedrun]

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 KellerJordan/modded-nanogpt
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
PyTorch
在 2 个问题中被推荐 1 次
竞品排行
  1. PyTorch · 被推荐 1 次
  2. TensorFlow/Keras · 被推荐 1 次
  3. NVIDIA APEX · 被推荐 1 次
  4. PyTorch's `torch.cuda.amp` · 被推荐 1 次
  5. TensorFlow's `tf.keras.mixed_precision` · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    Looking for methods to drastically reduce training time for small generative AI models.
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. PyTorch
    2. TensorFlow/Keras
    3. NVIDIA APEX
    4. PyTorch's `torch.cuda.amp`
    5. TensorFlow's `tf.keras.mixed_precision`
    6. Hugging Face Transformers
    7. `xformers` library
    8. Hugging Face `transformers` library
    9. `DistilBERT`
    10. `webdataset`
    11. `DALI` (NVIDIA Data Loading Library)
    12. `PyTorch DataLoader`
    13. PyTorch's `torch.utils.checkpoint.checkpoint`
    14. TensorFlow's `tf.recompute_grad`
    15. AdamW
    16. Adam
    17. Lion (EvoLved Sign Momentum)

    AI 推荐了 17 个替代方案，却始终没点名 KellerJordan/modded-nanogpt。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    Seeking highly optimized training approaches for achieving fast convergence in large language models.
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. DeepSpeed
    2. PyTorch FSDP
    3. NVIDIA Apex
    4. Megatron-LM
    5. FlashAttention
    6. bitsandbytes
    7. Hugging Face Accelerate

    AI 推荐了 7 个替代方案，却始终没点名 KellerJordan/modded-nanogpt。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 KellerJordan/modded-nanogpt?
    pass
    AI 明确点名了 KellerJordan/modded-nanogpt

    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 KellerJordan/modded-nanogpt in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?
    pass
    AI 明确点名了 KellerJordan/modded-nanogpt

    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 KellerJordan/modded-nanogpt solve, and who is the primary audience?
    pass
    AI 明确点名了 KellerJordan/modded-nanogpt

    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 KellerJordan/modded-nanogpt 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/KellerJordan/modded-nanogpt.svg)](https://repogeo.com/zh/r/KellerJordan/modded-nanogpt)
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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