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REPOGEO 报告 · LITE

yingchengyang/Reinforcement-Learning-Papers

默认分支 main · commit eac64e1e · 扫描时间 2026/6/1 11:37:41

星标 571 · Fork 42

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 yingchengyang/Reinforcement-Learning-Papers 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 the README's opening sentence to clarify the repo's nature

    原因:

    当前
    Related papers for Reinforcement Learning (we mainly focus on single-agent).
    复制粘贴的修复
    This GitHub repository provides a curated collection of insightful research papers on Reinforcement Learning, primarily focusing on single-agent methods.
  • mediumreadme#2
    Add a sentence highlighting the unique inline summaries feature

    原因:

    复制粘贴的修复
    Each paper entry includes a direct link to the source and a brief, inline summary to quickly grasp its core contribution.
  • lowhomepage#3
    Add the repository URL as the homepage

    原因:

    复制粘贴的修复
    https://github.com/yingchengyang/Reinforcement-Learning-Papers

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 yingchengyang/Reinforcement-Learning-Papers
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. arXiv Sanity Preserver · 被推荐 1 次
  3. RL Theory · 被推荐 1 次
  4. The Batch · 被推荐 1 次
  5. Twitter · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    Where can I find a curated list of recent reinforcement learning research papers?
    你:未被推荐
    AI 推荐顺序:
    1. Papers With Code
    2. arXiv Sanity Preserver
    3. RL Theory
    4. The Batch
    5. Twitter
    6. Reddit

    AI 推荐了 6 个替代方案,却始终没点名 yingchengyang/Reinforcement-Learning-Papers。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    What are the foundational and current research trends in model-based reinforcement learning?
    你:未被推荐
    AI 推荐顺序:
    1. Gaussian Processes
    2. Bayesian Neural Networks
    3. Neural Networks
    4. MLPs
    5. LSTMs
    6. Transformers
    7. Model Predictive Control
    8. Random Shooting
    9. Cross-Entropy Method
    10. Model Predictive Path Integral
    11. Monte Carlo Tree Search
    12. AlphaGo
    13. Variational Inference
    14. Monte Carlo Dropout
    15. Dyna-style algorithms
    16. Model-Based Value Expansion (MVE)
    17. World Models
    18. DreamerV3
    19. Model-Based Policy Optimization (MBPO)
    20. Foundation Models

    AI 推荐了 20 个替代方案,却始终没点名 yingchengyang/Reinforcement-Learning-Papers。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 yingchengyang/Reinforcement-Learning-Papers?
    pass
    AI 明确点名了 yingchengyang/Reinforcement-Learning-Papers

    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 yingchengyang/Reinforcement-Learning-Papers in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?
    pass
    AI 未点名 yingchengyang/Reinforcement-Learning-Papers —— 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 yingchengyang/Reinforcement-Learning-Papers solve, and who is the primary audience?
    pass
    AI 未点名 yingchengyang/Reinforcement-Learning-Papers —— 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 yingchengyang/Reinforcement-Learning-Papers 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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