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 jy0205/LaVIT 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#1Add relevant topics to the repository
原因:
当前(none)
复制粘贴的修复large-language-models, multimodal-llm, vision-language-model, video-language-model, llm-pretraining, generative-ai, computer-vision, natural-language-processing, iclr-2024, icml-2024
- mediumreadme#2Add a clear statement about the project's license in the README
原因:
复制粘贴的修复## License This project is licensed under the terms specified in the `LICENSE` file. Please refer to that file for full details on usage and distribution.
- lowreadme#3Introduce a "Key Features" section in the README
原因:
复制粘贴的修复## Key Features * **Unified Language-Vision Pretraining:** LaVIT and Video-LaVIT offer a single, unified framework for both visual understanding and generation. * **Multi-modal Foundation Models:** General-purpose models designed to empower LLMs with comprehensive visual content capabilities. * **Dynamic Discrete Visual Tokenization:** (LaVIT) Innovative approach for efficient visual processing. * **Decoupled Visual-Motional Tokenization:** (Video-LaVIT) Specialized tokenization for robust video-language pre-training.
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 jy0205/LaVIT
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
Flamingo
在 2 个问题中被推荐 1 次
竞品排行
- Flamingo · 被推荐 1 次
- Video-LLaMA · 被推荐 1 次
- BLIP-2 · 被推荐 1 次
- Open-VCLIP · 被推荐 1 次
- InternVideo · 被推荐 1 次
- 品类问题How to empower large language models to understand and generate visual content?你:未被推荐
查看 AI 完整回答
- 品类问题What are the best unified frameworks for pre-training LLMs with video and language?你:未被推荐AI 推荐顺序:
- Flamingo
- Video-LLaMA
- BLIP-2
- Open-VCLIP
- InternVideo
- PandaGPT
AI 推荐了 6 个替代方案,却始终没点名 jy0205/LaVIT。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 completenesswarn
建议:
- README presencepass
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 jy0205/LaVIT?passAI 明确点名了 jy0205/LaVIT
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 jy0205/LaVIT in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?passAI 明确点名了 jy0205/LaVIT
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 jy0205/LaVIT solve, and who is the primary audience?passAI 明确点名了 jy0205/LaVIT
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 jy0205/LaVIT 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。
MARKDOWN(README)
[](https://repogeo.com/zh/r/jy0205/LaVIT)HTML
<a href="https://repogeo.com/zh/r/jy0205/LaVIT"><img src="https://repogeo.com/badge/jy0205/LaVIT.svg" alt="RepoGEO" /></a>Pro
订阅 Pro,解锁深度诊断
jy0205/LaVIT — 轻量扫描仍免费;本卡列出 Pro 相对轻量的深度额度。
- 深度报告每月 10 次
- 无品牌品类查询5,轻量 2
- 优先行动项8,轻量 3