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REPOGEO 报告 · LITE

ENSTA-U2IS-AI/awesome-uncertainty-deeplearning

默认分支 main · commit 260e5b90 · 扫描时间 2026/6/6 07:52:57

星标 812 · Fork 79

AI 可见性总分
15 /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
0 / 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 ENSTA-U2IS-AI/awesome-uncertainty-deeplearning 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 opening to clarify it's an "awesome list" of resources

    原因:

    当前
    This repo is a collection of *awesome* papers, codes, books, and blogs about Uncertainty and Deep learning.
    复制粘贴的修复
    This *awesome list* is a curated collection of papers, codes, books, and blogs about Uncertainty and Deep learning, serving as a comprehensive resource for researchers and practitioners.
  • mediumtopics#2
    Add "awesome-list" and "resource-collection" to topics

    原因:

    当前
    awesome, awesome-resources, deep-learning, deep-learning-tutorials, deep-neural-networks, machine-learning, uncertainty-analysis, uncertainty-estimation, uncertainty-neural-networks, uncertainty-quantification
    复制粘贴的修复
    awesome, awesome-resources, awesome-list, resource-collection, deep-learning, deep-learning-tutorials, deep-neural-networks, machine-learning, uncertainty-analysis, uncertainty-estimation, uncertainty-neural-networks, uncertainty-quantification
  • lowreadme#3
    Add a "Who is this for?" section to the README

    原因:

    复制粘贴的修复
    <h2>Who is this for?</h2>
    
    This awesome list is primarily for researchers, students, and practitioners interested in predictive uncertainty estimation in deep learning models. It serves as a comprehensive starting point for exploring surveys, datasets, papers, and code in this specialized field.

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 ENSTA-U2IS-AI/awesome-uncertainty-deeplearning
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
keras-team/keras
在 2 个问题中被推荐 1 次
竞品排行
  1. keras-team/keras · 被推荐 1 次
  2. scikit-learn/scikit-learn · 被推荐 1 次
  3. tensorflow/tensorflow · 被推荐 1 次
  4. tensorflow/probability · 被推荐 1 次
  5. Lightning-AI/lightning · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    Where can I find resources on estimating predictive uncertainty in deep learning models?
    你:未被推荐
    AI 推荐顺序:
    1. Keras (keras-team/keras)
    2. Scikit-Learn (scikit-learn/scikit-learn)
    3. TensorFlow (tensorflow/tensorflow)
    4. TensorFlow Probability (tensorflow/probability)
    5. PyTorch Lightning (Lightning-AI/lightning)
    6. Pyro (pyro-ppl/pyro)

    AI 推荐了 6 个替代方案,却始终没点名 ENSTA-U2IS-AI/awesome-uncertainty-deeplearning。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    What are effective methods for quantifying uncertainty in neural network predictions?
    你:未被推荐
    AI 推荐顺序:
    1. Pyro
    2. TensorFlow Probability
    3. PyTorch-Quantile-Regression
    4. PyTorch
    5. TensorFlow
    6. nonconformist
    7. MAPIE

    AI 推荐了 7 个替代方案,却始终没点名 ENSTA-U2IS-AI/awesome-uncertainty-deeplearning。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 ENSTA-U2IS-AI/awesome-uncertainty-deeplearning?
    pass
    AI 未点名 ENSTA-U2IS-AI/awesome-uncertainty-deeplearning —— 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 ENSTA-U2IS-AI/awesome-uncertainty-deeplearning in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?
    pass
    AI 未点名 ENSTA-U2IS-AI/awesome-uncertainty-deeplearning —— 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?

  • In one sentence, what problem does the repo ENSTA-U2IS-AI/awesome-uncertainty-deeplearning solve, and who is the primary audience?
    pass
    AI 未点名 ENSTA-U2IS-AI/awesome-uncertainty-deeplearning —— 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 ENSTA-U2IS-AI/awesome-uncertainty-deeplearning 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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