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REPOGEO 报告 · LITE

krantiparida/awesome-audio-visual

默认分支 master · commit 257f1986 · 扫描时间 2026/6/15 01:18:54

星标 772 · Fork 66

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 krantiparida/awesome-audio-visual 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's opening sentence to emphasize AI research

    原因：

    当前
    A curated list of papers and datsets for various audio-visual tasks, inspired by awesome-computer-vision.
    复制粘贴的修复
    A curated list of research papers and datasets for various audio-visual AI tasks, inspired by awesome-computer-vision.
  • highlicense#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 your chosen open-source license (e.g., MIT, Apache-2.0, GPL-3.0). If unsure, consult legal advice or choose a permissive license like MIT.
  • mediumtopics#3
    Correct typo in 'mutli-modal' topic

    原因：

    当前
    audio-visual, awesome, awesome-list, cross-modal, localization, mutli-modal, source-separation
    复制粘贴的修复
    audio-visual, awesome, awesome-list, cross-modal, localization, multi-modal, source-separation

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 krantiparida/awesome-audio-visual
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
Papers With Code
在 2 个问题中被推荐 1 次
竞品排行
  1. Papers With Code · 被推荐 1 次
  2. Awesome Audio-Visual Learning · 被推荐 1 次
  3. arXiv · 被推荐 1 次
  4. Google Scholar · 被推荐 1 次
  5. CVPR · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    Where can I find a curated list of research papers for audio-visual AI tasks?
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. Papers With Code
    2. Awesome Audio-Visual Learning
    3. arXiv
    4. Google Scholar
    5. CVPR
    6. ICCV
    7. ECCV
    8. NeurIPS
    9. ICML
    10. Interspeech
    11. ICASSP
    12. Google AI
    13. Meta AI
    14. Microsoft Research
    15. Stanford
    16. CMU
    17. MIT
    18. Oxford

    AI 推荐了 18 个替代方案，却始终没点名 krantiparida/awesome-audio-visual。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    What are the essential datasets and papers for cross-modal audio-visual processing?
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. AudioSet
    2. VGGSound
    3. LRS3-TED / LRS2-TED
    4. AVE Dataset
    5. CREMA-D
    6. Look, Listen and Learn
    7. Objects that Sound
    8. Audio-Visual Speech Separation Using an Attention-Based U-Net
    9. Learning to Localize Sound Sources in Visual Scenes
    10. Sound-Guided Semantic Video Generation
    11. AV-HuBERT
    12. Audio-Visual Event Localization in the Wild

    AI 推荐了 12 个替代方案，却始终没点名 krantiparida/awesome-audio-visual。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 krantiparida/awesome-audio-visual?
    pass
    AI 明确点名了 krantiparida/awesome-audio-visual

    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 krantiparida/awesome-audio-visual in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?
    pass
    AI 未点名 krantiparida/awesome-audio-visual —— 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 krantiparida/awesome-audio-visual solve, and who is the primary audience?
    pass
    AI 未点名 krantiparida/awesome-audio-visual —— 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 krantiparida/awesome-audio-visual 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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