Анализ страницы https://chenhaot.com/papers/
Основное Готовность: 100%
Домен
chenhaot.com
Состояние доменного имени
?
Проверяем корректность доменного имени и наличие технических проблем на уровне домена.
Домен второго уровня идеален для продвижения.
Отличный запоминающийся домен.
Ответ сервера
200 Успешный ответ
HTTP-код ответа и цепочка редиректов
?
Код 200 — страница доступна. Коды 3xx — редиректы (цепочки замедляют загрузку и размывают ссылочный вес). Коды 4xx/5xx — ошибки, поисковик не сможет проиндексировать страницу.
Сервер настроен корректно.
Безопасность
Сайт безопасен
Использование HTTPS и SSL-сертификат
?
HTTPS — обязательный стандарт. Google и Яндекс отдают предпочтение защищённым сайтам. Отсутствие SSL или просроченный сертификат ведут к предупреждениям в браузере и снижению позиций.
Не настроен HSTS (Strict-Transport-Security) — рекомендуется включить.
На сайте работает защищенный протокол ssl и сайт открывается по https.
Ssl-сертификат действителен до 14.11.2026 23:57:58.
Поздравляем! Сайт не содержится в реестре РКН.
Кодировка
utf-8
Кодировка символов страницы
?
Стандарт — UTF-8. Неправильная кодировка вызывает нечитаемые символы и мешает поисковику корректно распознать текст страницы.
Указана кодировка на странице utf-8.
Язык
en-us
Атрибут lang в HTML-теге
?
Атрибут lang (<html lang="ru">) сообщает поисковикам и браузерам, на каком языке написана страница. Помогает при ранжировании в региональном поиске.
Язык документа указан явно: en-us.
Скорость загрузки
~0,40сек
Время отклика сервера (TTFB)
?
Time To First Byte — время до получения первого байта от сервера. Норма до 200 мс. Медленный отклик ухудшает пользовательский опыт и ранжирование: Яндекс и Google учитывают скорость страниц.
Скорость загрузки сайта 0,40сек оптимальна.
Объем документа
47Кб
Размер HTML-кода страницы
?
Слишком большой HTML замедляет парсинг браузером и сканирование поисковым роботом. Рекомендуется не более 200 Кб.
Объем html-документа 47Кб оптимален.
Структура html-документа корректна.
Ресурсы
Ресурсы: 4
Внешние ресурсы страницы (CSS, JS, изображения)
?
Количество и тип подключённых ресурсов влияют на скорость загрузки. Большое число запросов увеличивает время рендеринга страницы.
Кол-во файлов ресурсов 4 достаточно.
Показать полный список ресурсов
| Тип | Название | Значение |
|---|---|---|
| stylesheet | /css/style.css | |
| stylesheet | /css/fonts.css | |
| js | https://kit.fontawesome.com/cdd93c4598.js | |
| js | https://www.googletagmanager.com/gtag/js?id=G-QD5VPF7ZFK |
Серверные заголовки
Кол-во: 17
HTTP-заголовки ответа сервера
?
Заголовки сервера передают браузеру и поисковику служебную информацию: кеширование, безопасность (CSP, HSTS), сжатие (gzip). Правильная настройка ускоряет загрузку и повышает защищённость.
Найдены серверные заголовки 17шт. Подробнее про серверные заголовки.
Показать полный список серверных заголовков
| Ключ | Значение |
|---|---|
| Server | GitHub.com |
| Access-Control-Allow-Origin | * |
| ETag | "6a79fbbf-bef3" |
| Cache-Control | max-age=600 |
| x-proxy-cache | MISS |
| x-github-request-id | FA3C:19A3F5:20B011E:20F4305:6A89ABB8 |
| x-github-edge-region | fra |
| Accept-Ranges | bytes |
| Age | 0 |
| Date | Sat, 22 Aug 2026 15:13:12 GMT |
| Via | 1.1 varnish |
| X-Served-By | cache-fra-eddf8230023-FRA |
| X-Cache | HIT |
| x-cache-hits | 0 |
| x-timer | S1787411593.734976,VS0,VE134 |
| Vary | Accept-Encoding |
| x-fastly-request-id | 29e71de62d7b3c52191350699079cfa3a211186d |
CMS
Не определена
Система управления сайтом (движок)
?
CMS — это движок, на котором работает сайт (WordPress, 1C-Bitrix, Tilda и др.). Знание CMS помогает понять возможности SEO-оптимизации и подобрать подходящие инструменты. «Не определена» — вероятно, самописный сайт или нестандартная сборка.
CMS не определена. Вероятно, сайт самописный либо движок надёжно скрыт. Это не ошибка.
Веб-сервер
GitHub.com
Программное обеспечение сервера
?
Веб-сервер — это ПО, которое отдаёт страницы посетителям (nginx, Apache, IIS, LiteSpeed и др.). Определяется по серверным заголовкам ответа (Server, X-Powered-By и т.п.). «Не определён» — сервер намеренно скрывает эти заголовки, это нормальная практика безопасности.
В заголовке Server указано: GitHub.com.
Мета-теги Готовность: 48%
Title
Papers | Welcome to Chenhao Tan's Personal Website!
Заголовок страницы в браузере и поисковой выдаче
?
Title — главный SEO-заголовок страницы. Влияет на CTR в поиске и ранжирование. Оптимальная длина: 50–70 символов. Ключевые слова — ближе к началу.
Необходимо уменьшить число символов в title (текущее значение: 51, оптимально: от 40 до 45)
Дублей словоформ в title не найдено.
Description
Описание страницы в поисковой выдаче (сниппет)
?
Meta Description — текст под заголовком в выдаче. Напрямую на позиции не влияет, но влияет на CTR. Оптимальная длина: 120–160 символов.
Установите мета-тег description!
Keywords
Список ключевых слов страницы (устаревший тег)
?
Meta Keywords не учитывается Яндексом и Google для ранжирования с 2009–2012 годов. Заполнение не обязательно, но не вредит. Конкурент может использовать содержимое для анализа.
Установите мета-тег keywords!
Канонический Url
Указывает поисковику основную версию страницы
?
Canonical (rel=canonical) предотвращает проблему дублей страниц. Должен точно совпадать с URL проверяемой страницы. Неправильный canonical может передать ссылочный вес на другую страницу.
Рекомендуем прописать канонический Url.
Robots
Ошибок нет
Директивы для поисковых роботов на уровне страницы
?
Meta Robots управляет индексацией конкретной страницы: index/noindex — индексировать ли, follow/nofollow — следовать ли по ссылкам. Noindex полностью исключает страницу из поиска.
Meta-тег robots не указан. Страница свободна для индексации.
Адаптивность
width=device-width,initial-scale=1
Настройка масштабирования на мобильных устройствах
?
Тег viewport (<meta name="viewport">) сообщает браузеру, как масштабировать страницу на мобильных. Стандарт: width=device-width, initial-scale=1. Отсутствие — признак отсутствия мобильной версии.
Meta-тег viewport со значением-константой width=device-width задаёт ширину страницы в соответствии с размером экрана.
Meta-тег viewport со значением initial-scale=1.0 определяет масштаб 1:1, т.е. «не масштабировать».
Разметка OpenGraph
Кол-во: 5
Мета-теги для красивых превью в соцсетях
?
OpenGraph (og:title, og:description, og:image) управляет тем, как страница выглядит при репосте в социальных сетях и мессенджерах. Отсутствие OG-тегов — невзрачный превью при шеринге.
Разметка OpenGraph задана. Страница оптимизирована под социальные сети.
Показать полный список og мета-тегов
| Тип | Значение |
|---|---|
| og:type | website |
| og:url | https://chenhaot.github.io/papers/ |
| og:title | Papers | Welcome to Chenhao Tan's Personal Website! |
| og:description | [Google scholar profile]. (Google scholar is usually more up-to-date and I manually check all the paper entries on Google scholar.) Recent Preprints Zephaniah Roe, Jack Sanderson, Dang Nguyen, Julian Huang, Todd Nief, Aryan Shrivastava, Chenhao Tan, Ari Holtzman. Iterative Finetuning is Mostly Idempotent. Dang Nguyen, Harvey Yiyun Fu, Peter West, Ari Holtzman, Chenhao Tan. Moral Mazes in the Era of LLMs. Haokun Liu and Chenhao Tan. AI-Assisted Reviewing is Necessary for Avoiding the Review Death Spiral. Chenhao Tan and Haokun Liu. The Mirage of Autonomous AI Scientists. Xiaoyan Bai, Alexander Baumgartner, Haojia Sun, Ari Holtzman, and Chenhao Tan. The Story is Not the Science: Execution-Grounded Evaluation of Mechanistic Interpretability Research Haokun Liu, Sicong Huang, Jingyu Hu, Yangqiaoyu Zhou, and Chenhao Tan. HypoBench: Towards Systematic and Principled Benchmarking for Hypothesis Generation. Michael Cooper, Rohan Wadhawan, John Michael Giorgi, Chenhao Tan, Davis Liang. The Curious Language Model: Strategic Test-Time Information Acquisition. Cristina Garbacea and Chenhao Tan. HyPerAlign: Interpretable Personalized LLM Alignment via Hypothesis Generation. Mourad Heddaya, Chenhao Tan, Rob Voigt, Qingcheng Zeng, and Alexander Zentefis. A Century of Inflation Narratives. Zhizhang Yuan, Fanqi Shen, Meng Li, Yuguo Yu, Chenhao Tan, and Yang Yang. BrainWave: A Brain Signal Foundation Model for Clinical Applications. 2026 |
| og:image | https://chenhaot.github.io//images/web_circle_small.jpg |
Все мета-теги
Кол-во: 11
Полный список мета-тегов страницы
?
Таблица всех meta-тегов, включая нестандартные. Позволяет найти опечатки, дубли и лишние теги.
Найдены мета-теги 11шт. Мета-теги не видимы для человека и предназначены для обмена информацией между веб-страницей и поисковыми системами, браузерами и другими веб-службами. С ними роботы 🤖 и устройства ведут себя более ожидаемо.
Показать полный список мета-тегов
| Тип | Название | Значение |
|---|---|---|
| name | viewport | width=device-width,initial-scale=1 |
| property | og:type | website |
| property | og:url | https://chenhaot.github.io/papers/ |
| property | og:title | Papers | Welcome to Chenhao Tan's Personal Website! |
| property | og:description | [Google scholar profile]. (Google scholar is usually more up-to-date and I manually check all the paper entries on Google scholar.) Recent Preprints Zephaniah Roe, Jack Sanderson, Dang Nguyen, Julian Huang, Todd Nief, Aryan Shrivastava, Chenhao Tan, Ari Holtzman. Iterative Finetuning is Mostly Idempotent. Dang Nguyen, Harvey Yiyun Fu, Peter West, Ari Holtzman, Chenhao Tan. Moral Mazes in the Era of LLMs. Haokun Liu and Chenhao Tan. AI-Assisted Reviewing is Necessary for Avoiding the Review Death Spiral. Chenhao Tan and Haokun Liu. The Mirage of Autonomous AI Scientists. Xiaoyan Bai, Alexander Baumgartner, Haojia Sun, Ari Holtzman, and Chenhao Tan. The Story is Not the Science: Execution-Grounded Evaluation of Mechanistic Interpretability Research Haokun Liu, Sicong Huang, Jingyu Hu, Yangqiaoyu Zhou, and Chenhao Tan. HypoBench: Towards Systematic and Principled Benchmarking for Hypothesis Generation. Michael Cooper, Rohan Wadhawan, John Michael Giorgi, Chenhao Tan, Davis Liang. The Curious Language Model: Strategic Test-Time Information Acquisition. Cristina Garbacea and Chenhao Tan. HyPerAlign: Interpretable Personalized LLM Alignment via Hypothesis Generation. Mourad Heddaya, Chenhao Tan, Rob Voigt, Qingcheng Zeng, and Alexander Zentefis. A Century of Inflation Narratives. Zhizhang Yuan, Fanqi Shen, Meng Li, Yuguo Yu, Chenhao Tan, and Yang Yang. BrainWave: A Brain Signal Foundation Model for Clinical Applications. 2026 |
| property | og:image | https://chenhaot.github.io//images/web_circle_small.jpg |
| property | twitter:card | summary |
| property | twitter:url | https://chenhaot.github.io/papers/ |
| property | twitter:title | Papers | Welcome to Chenhao Tan's Personal Website! |
| property | twitter:description | [Google scholar profile]. (Google scholar is usually more up-to-date and I manually check all the paper entries on Google scholar.) Recent Preprints Zephaniah Roe, Jack Sanderson, Dang Nguyen, Julian Huang, Todd Nief, Aryan Shrivastava, Chenhao Tan, Ari Holtzman. Iterative Finetuning is Mostly Idempotent. Dang Nguyen, Harvey Yiyun Fu, Peter West, Ari Holtzman, Chenhao Tan. Moral Mazes in the Era of LLMs. Haokun Liu and Chenhao Tan. AI-Assisted Reviewing is Necessary for Avoiding the Review Death Spiral. Chenhao Tan and Haokun Liu. The Mirage of Autonomous AI Scientists. Xiaoyan Bai, Alexander Baumgartner, Haojia Sun, Ari Holtzman, and Chenhao Tan. The Story is Not the Science: Execution-Grounded Evaluation of Mechanistic Interpretability Research Haokun Liu, Sicong Huang, Jingyu Hu, Yangqiaoyu Zhou, and Chenhao Tan. HypoBench: Towards Systematic and Principled Benchmarking for Hypothesis Generation. Michael Cooper, Rohan Wadhawan, John Michael Giorgi, Chenhao Tan, Davis Liang. The Curious Language Model: Strategic Test-Time Information Acquisition. Cristina Garbacea and Chenhao Tan. HyPerAlign: Interpretable Personalized LLM Alignment via Hypothesis Generation. Mourad Heddaya, Chenhao Tan, Rob Voigt, Qingcheng Zeng, and Alexander Zentefis. A Century of Inflation Narratives. Zhizhang Yuan, Fanqi Shen, Meng Li, Yuguo Yu, Chenhao Tan, and Yang Yang. BrainWave: A Brain Signal Foundation Model for Clinical Applications. 2026 |
| property | twitter:image | https://chenhaot.github.io//images/web_circle_small.jpg |
Оптимизация Готовность: 30%
Структура
Ошибок нет
Семантические HTML-элементы страницы
?
Проверяет наличие основных структурных элементов: nav, header, footer, main. Корректная семантическая структура помогает поисковику понять архитектуру страницы.
Структура документа корректна (теги <html> и <body> присутствуют по одному на документ).
Контент
Ошибок нет
Объём и качество текстового содержимого
?
Анализирует объём полезного текста на странице. Слишком мало — страница может считаться малополезной. Слишком много — ухудшается читаемость и восприятие.
Слова из title 4 встречаются в тексте достаточно.
Абзацев с текстом 31 достаточно.
Среднее число слов в абзаце 12 достаточно.
Кол-во знаков контента 25350 на странице оптимально.
Кол-во слов 3950 на странице оптимально.
Заголовки
Есть ошибки
Иерархия заголовков H1–H6
?
H1 должен быть один и содержать ключевой запрос. H2–H6 описывают подразделы. Пропуск уровней (H1 → H3) и несколько H1 — типичные ошибки, снижающие понятность страницы для поисковика.
Не обнаружено заголовков на странице. Добавьте заголовки (<h1>, <h2> или <h3>)
Тошнота
11,18
Насколько одно слово доминирует в тексте
?
Классическая тошнота = √(частота самого повторяющегося слова). Норма до 7–8: текст воспринимается естественно. Выше — поисковик может счесть страницу переспамленной.
Тошнота превышает норму 5. Измените текст страницы!
Академич. тошнота
3,24%
Насколько текст перенасыщен ключевыми словами
?
Академическая тошнота = (частота слова / общее количество слов) × 100%. Показывает долю конкретного слова в тексте. Норма 5–15%.
Академическая тошнота не дотягивает до нормы 5-15%. Измените текст страницы!
Семантическое ядро
20
Наиболее часто встречающиеся слова на странице
?
Топ слов по частоте использования. Показывает, какие слова доминируют в тексте с точки зрения поисковика.
Контент страницы содержит осмысленный текст и слова.
Показать список слов
| Слово | Кол-во | Частота |
|---|---|---|
| chenhao | 125 | 3,16% |
| proceedings | 51 | 1,29% |
| conference | 40 | 1,01% |
| language | 21 | 0,53% |
| international | 19 | 0,48% |
| social | 15 | 0,38% |
| learning | 13 | 0,33% |
| natural | 11 | 0,28% |
| workshop | 11 | 0,28% |
| online | 11 | 0,28% |
| explanations | 11 | 0,28% |
| chacha | 10 | 0,25% |
| findings | 10 | 0,25% |
| machine | 10 | 0,25% |
| vivian | 10 | 0,25% |
| computational | 10 | 0,25% |
| lillian | 10 | 0,25% |
| linguistics | 9 | 0,23% |
| towards | 8 | 0,20% |
| michael | 8 | 0,20% |
Индексация Готовность: 0%
Индексирование
Есть ошибки
Разрешено ли индексирование страницы
?
Проверяет, не закрыта ли страница от индексации через robots.txt, meta robots или X-Robots-Tag. Страница, закрытая от индексации, не появится в поисковой выдаче.
Анкоров на странице 367 слишком много. Проведите ревизию и оптимизацию ссылок сайта.
Robots.txt
Не найден
Файл управления сканированием сайта роботами
?
Robots.txt указывает поисковым роботам, какие страницы сканировать, а какие — нет. Ошибки в файле могут случайно закрыть важные разделы от индексации.
Файл robots.txt не найден (ошибка 404). Крайне рекомендуем добавить файл robots.txt, это правило хорошего тона для поисковых роботов.
Sitemap
Кол-во: 0
XML-карта сайта для поисковиков
?
Sitemap.xml помогает поисковику быстрее находить и индексировать страницы. Особенно важен для крупных сайтов и новых страниц, на которые ещё нет входящих ссылок.
Robots.txt не содержит ссылку на карту сайта. Рекомендуется добавить карту сайта и указать ссылку на нее в robots.txt.
Внутренние ссылки
Кол-во: 68
Ссылки на другие страницы своего сайта
?
Внутренние ссылки распределяют ссылочный вес между страницами и помогают поисковику обходить сайт. Пустые анкоры и ссылки на запрещённые robots.txt страницы — типичные ошибки.
Внутренних ссылок на странице 68 оптимально.
Показать внутренние ссылки
| Url | Анкор | Состояние |
|---|---|---|
| / |
Home
|
|
| /papers/ |
Papers
|
|
| /talks/ |
Talks
|
|
| /courses/ |
Courses
|
|
| /contact/ |
Contact
|
|
| /papers/mirage_ai_scientist.pdf |
The Mirage of Autonomous AI Scientists
|
|
| /amit_sharma |
Amit Sharma
|
|
| /rosa_zhou |
Yangqiaoyu Zhou
|
|
| /papers/conditional-delegation/ |
Human-AI Collaboration via Conditional Delegation: A Case Study of Content Moderation
|
|
| /papers/learning-from-rationales/ |
What to Learn, and How: Toward Effective Learning from Rationales
|
|
| /papers/diversity-limits-human-explanations/ |
On the Diversity and Limits of Human Explanations
|
|
| /papers/ratioanle-annotation/ |
Explaining Why: How Instructions and User Interfaces Impact Annotator Rationales When Labeling Text Data
|
|
| /papers/bots-sense-of-virtual-community/ |
The Impact of Governance Bots on Sense of Virtual Community: Development and Validation of the GOV-BOTs Scale
|
|
| /papers/decision-focused-summarization/ |
Decision-focused Summarization
|
|
| /papers/ood-interactive-explanation-human-ai-decision-making/ |
Understanding the Effect of Out-of-distribution Examples and Interactive Explanations on Human-AI Decision Making
|
|
| /amit_sharma |
Amit Sharma
|
|
| /papers/unifying-explanations/ |
Towards Unifying Feature Attribution and Counterfactual Explanations: Different Means to the Same End
|
|
| /papers/positive-words-negative-reviews/ |
On Positivity Bias in Negative Reviews
|
|
| /papers/explanation-few-shot-nlp/ |
Investigating the Effect of Natural Language Explanations on Out-of-Distribution Generalization in Few-shot NLI
|
|
| /papers/covid-communities-diverging-trajectories/ |
Understanding the Diverging User Trajectories in Highly-related Online Communities during the COVID-19 Pandemic
|
|
| /sendhil_mullainathan |
Sendhil Mullainathan
|
|
| /papers/value-of-information/ |
Characterizing the Value of Information in Medical Notes
|
|
| /papers/evaluate-human-rationales/ |
Evaluating and Characterizing Human Rationales
|
|
| /papers/human-centered-explanations-workshop/ |
Harnessing Explanations to Bridge AI and Humans
|
|
| /papers/human-centered-tutorials/ |
“Why is ‘Chicago’ deceptive?”: Towards Building Model-Driven Tutorials for Humans
|
|
| /papers/diverse-counterfactual-explanations/ |
Explaining Machine Learning Classifiers through Diverse Counterfactual Explanations
|
|
| /papers/delegability/ |
Ask Not What AI Can Do, But What AI Should Do: Towards a Framework of Task Delegability
|
|
| /papers/explanation-pointers/ |
What Gets Echoed? Understanding the ‘Pointers’ in Explanations of Persuasive Arguments
|
|
| /papers/feature-importance/ |
Many Faces of Feature Importance: Comparing Built-in and Post-hoc Feature Importance in Text Classification
|
|
| /papers/persuasive-progress/ |
Measuring Online Debaters’ Persuasive Skill from Text over Time
|
|
| /papers/intergroup-contact/ |
Intergroup Contact in the Wild: Characterizing Language Differences between Intergroup and Single-group Members in NBA-related Discussion Forums
|
|
| /papers/content-removal/ |
Content Removal as a Moderation Strategy: Compliance and Other Outcomes in the ChangeMyView Community
|
|
| /papers/human-predictions/ |
On Human Predictions with Explanations and Predictions of Machine Learning Models: A Case Study on Deception Detection
|
|
| /papers/nation-relations/ |
No Permanent Friends or Enemies: Tracking Relationships Between Nations from News
|
|
| /papers/community-success/ |
Are All Successful Communities Alike? Characterizing and Predicting the Success of Online Communities
|
|
| /papers/team-composition/ |
What Makes a Good Team? A Large-scale Study on the Effect of Team Composition in Online Gaming
|
|
| /papers/online-offline/ |
“This is why we play”: Characterizing Online Fan Communities of the NBA Teams
|
|
| /papers/framing-sample/ |
Framing Effect: The Choice of Slogans Used to Advertise Online Experiments Can Boost Recruitment and Lead to Sample Biases
|
|
| /papers/neural-topic-model-metadata/ |
Neural Models for Documents with Metadata
|
|
| /papers/community-genealogy/ |
Tracing Community Genealogy: How New Communities Emerge from the Old
|
|
| /papers/debate-quotes/ |
“You are no Jack Kennedy”: On Media Selection of Highlights from Presidential Debates.
|
|
| /papers/migrant-churn/ |
To Stay or to Leave: Churn Prediction for Urban Migrants in the Initial Period.
|
|
| /papers/creative-writing-with-a-machine-in-the-loop/ |
Creative Writing with a Machine in the Loop: Case Studies on Slogans and Stories.
|
|
| /papers/migrant-integration/ |
Urban Dreams of Migrants: A Case Study of Migrant Integration in Shanghai
|
|
| /papers/entity-lm/ |
Dynamic Entity Representations in Neural Language Models
|
|
| /papers/idea-relations/ |
Friendships, Rivalries, and Trysts: Characterizing Relations between Ideas in Texts
|
|
| /pubs/tan-thesis.pdf |
Computational approaches to understanding human behavior from online social interactions: Language and Communities
|
|
| /papers/de-emphasis-fomc/ |
Talk it up or play it down? (Un)expected correlations between (de-)emphasis and recurrence of discussion points in consequential U.S. economic policy meetings
|
|
| /papers/changemyview/ |
Winning Arguments: Interaction Dynamics and Persuasion Strategies in Good-faith Online Discussions
|
|
| /papers/polymath/ |
Internet Collaboration on Extremely Difficult Problems: Research versus Olympiad Questions on the Polymath Site
|
|
| /papers/lostinpropagation/ |
Lost in propagation? Unfolding news cycles from the source
|
|
| /papers/pairreddit/ |
Science, AskScience, and BadScience: On the Coexistence of Highly Related Communities
|
|
| /papers/multi-community/ |
All Who Wander: On the Prevalence and Characteristics of Multi-community Engagement
|
|
| /papers/wording-for-propagation/ |
The effect of wording on message propagation: Topic- and author-controlled natural experiments on Twitter
|
|
| /papers/wording-for-propagation/ |
other media outlets
|
|
| /papers/statement-strength/ |
A Corpus of Sentence-level Revisions in Academic Writing: A Step towards Understanding Statement Strength in Communication
|
|
| /alex.smola.org |
Alexander J. Smola
|
|
| /papers/instant-foodie/ |
Instant Foodie: Predicting Expert Ratings From Grassroots
|
|
| /papers/social-topical-structure/ |
On the Interplay between Social and Topical Structure
|
|
| /papers/personalization-on-text-comprenhensibility/ |
To Each His Own: Personalized Content Selection based on Text Comprehensibility
|
|
| /papers/expertise-matching/ |
On optimization of expertise matching with various constraints
|
|
| /papers/user-level-sentiment/ |
User-level sentiment analysis incorporating social networks
|
|
| /papers/bad-news-travel-faster/ |
Does Bad News Go Away Faster?
|
|
| /papers/bilingual-joint-learning/ |
Joint Bilingual Sentiment Classification with Unlabeled Parallel Corpora
|
|
| /papers/online-nmf/ |
Efficient Document Clustering via Online Nonnegative Matrix Factorizations
|
|
| /papers/social-action-tracking/ |
Social Action Tracking via Noise Tolerant Time-varying Factor Graphs
|
|
| /pubs/expert-matching.pdf |
Expertise Matching via Constrained-based Optimization
|
|
| /papers/expertise-matching/ |
A link to the details of the journal version)
|
|
Внешние ссылки
Кол-во: 299
Ссылки на сторонние сайты
?
Исходящие внешние ссылки передают часть ссылочного веса на чужие сайты. Ссылки на авторитетные ресурсы безопасны; ссылки на мусорные сайты могут навредить репутации страницы.
Внешних ссылок на странице 299 слишком много. Спрячьте лишние ссылки в тег noindex или атрибут rel='nofollow'!
Показать первые 100 внешних ссылок
| Url | Анкор |
|---|---|
| substack.com |
Blog
|
| chicagohai.github.io |
Lab
|
| scholar.google.com |
Google scholar profile
|
| arxiv.org |
Iterative Finetuning is Mostly Idempotent
|
| arxiv.org |
Moral Mazes in the Era of LLMs
|
| laoliu5280.github.io |
Haokun Liu
|
| openaireview.org |
AI-Assisted Reviewing is Necessary for Avoiding the Review Death Spiral
|
| laoliu5280.github.io |
Haokun Liu
|
| elena-baixy.github.io |
Xiaoyan Bai
|
| elena-baixy.github.io |
The Story is Not the Science: Execution-Grounded Evaluation of Mechanistic Interpretability Research
|
| laoliu5280.github.io |
Haokun Liu
|
| rosafish.github.io |
Yangqiaoyu Zhou
|
| arxiv.org |
HypoBench: Towards Systematic and Principled Benchmarking for Hypothesis Generation
|
| arxiv.org |
The Curious Language Model: Strategic Test-Time Information Acquisition
|
| cristinagarbacea.com |
Cristina Garbacea
|
| arxiv.org |
HyPerAlign: Interpretable Personalized LLM Alignment via Hypothesis Generation
|
| people.cs.uchicago.edu |
Mourad Heddaya
|
| faculty.wcas.northwestern.edu |
Rob Voigt
|
| alexanderkzentefis.com |
Alexander Zentefis
|
| papers.ssrn.com |
A Century of Inflation Narratives
|
| yangy.org |
Yang Yang
|
| arxiv.org |
BrainWave: A Brain Signal Foundation Model for Clinical Applications
|
| chacha-chen.github.io |
Chacha Chen
|
| mrsata.github.io |
Han Liu
|
| shifeng.umiacs.io |
Shi Feng
|
| arxiv.org |
HypoEval: Hypothesis-Guided Evaluation for Natural Language Generation
|
| cristinagarbacea.com |
Cristina Garbacea
|
| arxiv.org |
Personalized Benchmarking: Evaluating LLMs by Individual Preferences
|
| dl.acm.org |
Governance of AI-Generated Content: A Case Study on Social Media Platforms
|
| arxiv.org |
Executable Counterfactuals: Improving LLMs’ Causal Reasoning Through Code
|
| arxiv.org |
Prompting as Scientific Inquiry
|
| cichicago.substack.com |
Blog
|
| elena-baixy.github.io |
Xiaoyan Bai
|
| arxiv.org |
Concept Incongruence: An Exploration of Time and Death in Role Playing
|
| cichicago.substack.com |
Blog
|
| arxiv.org |
AbsenceBench: Language Models Can’t Tell What’s Missing
|
| users.cecs.anu.edu.au |
Lexing Xie
|
| karen-zhou.com |
Karen Zhou
|
| arxiv.org |
From Feedback to Checklists: Grounded Evaluation of AI-Generated Clinical Notes
|
| chacha-chen.github.io |
Chacha Chen
|
| arxiv.org |
CLEAR: A Clinically-Grounded Tabular Framework for Radiology Report Evaluation
|
| chaochunhsu.github.io |
Chao-Chun Hsu
|
| ziadobermeyer.com |
Ziad Obermeyer
|
| nature.com |
A machine learning model using clinical notes to identify physician fatigue
|
| arxiv.org |
arXiv version
|
| dangng2004.github.io |
Dang Nguyen
|
| arxiv.org |
On the Effectiveness and Generalization of Race Representations for Debiasing High-Stakes Decisions
|
| laoliu5280.github.io |
Haokun Liu*
|
| rosafish.github.io |
Yangqiaoyu Zhou*
|
| arxiv.org |
Literature Meets Data: A Synergistic Approach to Hypothesis Generation
|
| chicagohai.github.io |
\[Website\]
|
| arxiv.org |
The Impossibility of Fair LLMs
|
| arxiv.org |
“I Cannot Write This Because It Violates Our Content Policy”: Understanding Content Moderation Policies and User Experiences in Generative AI Products
|
| chacha-chen.github.io |
Chacha Chen
|
| mrsata.github.io |
Han Liu
|
| arxiv.org |
Can Domain Experts Rely on AI Appropriately? A Case Study on AI-Assisted Prostate Cancer MRI Diagnosis
|
| people.cs.uchicago.edu |
Mourad Heddaya
|
| arxiv.org |
CaseSumm: A Large-Scale Dataset for Long-Context Summarization from U.S. Supreme Court Opinions
|
| chacha-chen.github.io |
Chacha Chen
|
| dangng2004.github.io |
Dang Nguyen
|
| arxiv.org |
GPT-4V Cannot Generate Radiology Reports Yet
|
| rosafish.github.io |
Yangqiaoyu Zhou
|
| laoliu5280.github.io |
Haokun Liu
|
| hongyuanmei.com |
Hongyuan Mei
|
| arxiv.org |
Hypothesis Generation with Large Language Models
|
| people.cs.uchicago.edu |
Mourad Heddaya
|
| arxiv.org |
Causal Micro-Narratives
|
| kiciman.org |
Emre Kıcıman
|
| linkedin.com |
Robert Ness
|
| arxiv.org |
Causal Reasoning and Large Language Models: Opening a New Frontier for Causality
|
| karen-zhou.com |
Karen Zhou
|
| academic.oup.com |
Quantifying the uniqueness and divisiveness of presidential discourse
|
| arxiv.org |
Characterizing Multimodal Long-form Summarization: A Case Study on Financial Reports
|
| chaochunhsu.github.io |
Chao-Chun Hsu
|
| dwadden.github.io |
David Wadden
|
| llwang.net |
Lucy Lu Wang
|
| cs.cmu.edu |
Aakanksha Naik
|
| arxiv.org |
CHIME: LLM-Assisted Hierarchical Organization of Scientific Studies for Literature Review Support
|
| explanation-llm.github.io |
Explanation in the Era of Large Language Models
|
| arxiv.org |
“Community Guidelines Make this the Best Party on the Internet”: An In-Depth Study of Online Platforms’ Content Moderation Policies
|
| estellesmithphd.com |
C. Estelle Smith
|
| brianckeegan.com |
Brian C. Keegan
|
| dl.acm.org |
Governance of the Black Experience on Reddit: r/BlackPeopleTwitter as a Case Study in Supporting Sense of Virtual Community for Black Users
|
| estellesmithphd.com |
C. Estelle Smith
|
| brianckeegan.com |
Brian C. Keegan
|
| arxiv.org |
Community Archetypes: An Empirical Framework for Guiding Research Methodologies to Reflect User Experiences of Sense of Virtual Community
|
| arxiv.org |
Towards a Client-Centered Assessment of LLM Therapists by Client Simulation
|
| chacha-chen.github.io |
Chacha Chen
|
| hhexiy.github.io |
He He
|
| arxiv.org |
Pragmatic Radiology Report Generation
|
| hongyuanmei.com |
Hongyuan Mei
|
| arxiv.org |
Language Models Can Improve Event Prediction by Few-Shot Abductive Reasoning
|
| karen-zhou.com |
Karen Zhou
|
| arxiv.org |
Entity-Based Evaluation of Political Bias in Automatic Summarization
|
| njjiang.github.io |
Nan-Jiang Jiang
|
| asc.ohio-state.edu |
Marie-Catherine de Marneffe
|
| aclanthology.org |
Ecologically Valid Explanations for Label Variation in NLI
|
| vivlai.github.io |
Vivian Lai
|
| y0mingzhang.github.io |
Yiming Zhang
|
| chacha-chen.github.io |
Chacha Chen
|
Конкуренты Готовность: 0%
Конкуренты в Яндексе
Кол-во: 0
Топ сайтов-конкурентов в Яндексе
?
Сайты, чаще всего появляющиеся в ТОПе Яндекса по запросам из семантического ядра этой страницы.
Мы не нашли у вас конкурентов в Яндексе. Сайт или очень молодой или плохо продвигается.
Конкурентов в ТОП-10 Яндекса не нашлось.
Конкуренты в Google
Кол-во: 0
Топ сайтов-конкурентов в Google
?
Сайты, чаще всего появляющиеся в ТОПе Google по запросам из семантического ядра этой страницы.
Конкуренты в Google тоже не найдены. Займитесь продвижением сайта!
Конкурентов в ТОП-10 Google не нашлось.
ЗоЗПП: права потребителей Готовность: 100%
Нарушения
Не выявлены
Признаков дистанционной продажи товаров (интернет-магазина) не обнаружено — требования ЗоЗПП о раскрытии информации продавца к сайту не применяются. Нарушений нет.
ФЗ-149: рекомендательные технологии Готовность: 100%
Нарушения
Не выявлены
Рекомендательные блоки («с этим покупают», «похожие товары» и т.п.) на сайте не обнаружены — требования ст. 10.7 ФЗ-149 к сайту не применяются. Нарушений нет.
ФЗ-38: реклама Готовность: 100%
Нарушения
Не выявлены
Рекламных тематик с обязательными оговорками (медицина, БАД, кредиты и займы, новостройки) на сайте не обнаружено. Нарушений нет.
ФЗ-436: защита детей Готовность: 100%
Нарушения
Не выявлены
Признаков информационной продукции (новости, видео, книги, игры, курсы) не обнаружено — обязательная возрастная маркировка по ФЗ-436 сайту не требуется. Нарушений нет.
Вердикт
Страница https://chenhaot.com/papers/ готова к продвижению на 44%. Чтобы еще улучшить страницу и попасть на первые места поисковой выдачи необходимо:
Исправьте ошибки в мета-тегах.
Исправьте ошибки оптимизации.
Исправьте ошибки индексации.
Поделитесь с друзьями: