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REPOGEO 报告 · LITE

tonbistudio/turboquant-pytorch

默认分支 master · commit 99971388 · 扫描时间 2026/5/29 13:38:03

星标 1,001 · Fork 137

AI 可见性总分
28 /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
2 / 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 tonbistudio/turboquant-pytorch 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
  • hightopics#1
    Add specific topics to the repository

    原因:

    复制粘贴的修复
    pytorch, llm, quantization, kv-cache, compression, deep-learning, machine-learning, inference-optimization, turboquant
  • highreadme#2
    Reposition README H1 and first sentence to emphasize category and benefit

    原因:

    当前
    # TurboQuant
    A from-scratch PyTorch implementation of TurboQuant (ICLR 2026), Google's vector quantization algorithm for compressing LLM key-value caches.
    复制粘贴的修复
    # TurboQuant: PyTorch for LLM KV Cache Compression
    A from-scratch PyTorch implementation of Google's TurboQuant (ICLR 2026) for LLM key-value cache compression, achieving up to 5x compression at 3-bit with 99.5% attention fidelity.
  • mediumhomepage#3
    Add a project homepage URL

    原因:

    复制粘贴的修复
    https://tonbistudio.com/turboquant

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 tonbistudio/turboquant-pytorch
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
huggingface/optimum
在 2 个问题中被推荐 1 次
竞品排行
  1. huggingface/optimum · 被推荐 1 次
  2. microsoft/onnxruntime · 被推荐 1 次
  3. openvinotoolkit/openvino · 被推荐 1 次
  4. microsoft/DeepSpeed · 被推荐 1 次
  5. vllm-project/vllm · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    Looking for a PyTorch library to compress LLM key-value caches efficiently for inference.
    你:未被推荐
    AI 推荐顺序:
    1. Hugging Face Optimum (huggingface/optimum)
    2. ONNX Runtime (microsoft/onnxruntime)
    3. Intel OpenVINO (openvinotoolkit/openvino)
    4. DeepSpeed (microsoft/DeepSpeed)
    5. vLLM (vllm-project/vllm)
    6. FlashAttention-2 (Dao-AILab/flash-attention)
    7. xFormers (facebookresearch/xformers)
    8. bitsandbytes (TimDettmers/bitsandbytes)
    9. PyTorch 2.0 (pytorch/pytorch)

    AI 推荐了 9 个替代方案,却始终没点名 tonbistudio/turboquant-pytorch。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 achieving high compression of LLM KV caches with minimal fidelity loss?
    你:未被推荐
    AI 推荐顺序:
    1. GPTQ
    2. AWQ
    3. SmoothQuant
    4. QLoRA
    5. DeepSpeed-MII
    6. vLLM
    7. Google's Lookahead Decoding
    8. Medusa
    9. StreamingLLM
    10. H2O
    11. LRU
    12. LFU
    13. Hugging Face Transformers

    AI 推荐了 13 个替代方案,却始终没点名 tonbistudio/turboquant-pytorch。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 tonbistudio/turboquant-pytorch?
    pass
    AI 未点名 tonbistudio/turboquant-pytorch —— 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 tonbistudio/turboquant-pytorch in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?
    pass
    AI 明确点名了 tonbistudio/turboquant-pytorch

    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 tonbistudio/turboquant-pytorch solve, and who is the primary audience?
    pass
    AI 明确点名了 tonbistudio/turboquant-pytorch

    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 tonbistudio/turboquant-pytorch 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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