Анализ страницы https://gershmanlab.com/pubs.html
Основное Готовность: 100%
Домен
gershmanlab.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 04.10.2026 22:45:22.
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
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.
Скорость загрузки
~0,74сек
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 0,74сек оптимальна.
Объем документа
70Кб
Размер HTML-кода страницы
?
Слишком большой HTML замедляет парсинг браузером и сканирование поисковым роботом. Рекомендуется не более 200 Кб.
Объем html-документа 70Кб оптимален.
Структура html-документа корректна.
Ресурсы
Ресурсы: 2
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 2 достаточно.
Показать полный список ресурсов
| Тип | Название | Значение |
|---|---|---|
| stylesheet | css/bootstrap.min.css | |
| stylesheet | css/styles.css |
Серверные заголовки
Кол-во: 4
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 4шт. Подробнее про серверные заголовки.
Показать полный список серверных заголовков
| Ключ | Значение |
|---|---|
| Server | nginx |
| Date | Sat, 22 Aug 2026 22:54:14 GMT |
| ETag | "6a83bbe4-119d5" |
| Accept-Ranges | bytes |
CMS
Bootply
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.
В мета-теге generator указано: Bootply.
Веб-сервер
nginx
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.
Сайт работает на веб-сервере nginx.
Мета-теги Готовность: 32%
Title
Publications
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 увеличить число символов в title (текущее значение мало: 12, минимум: 25, 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, maximum-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».
Meta-тег viewport со значением maximum-scale определяет максимальный масштаб области просмотра.
Разметка OpenGraph
Не найдено
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 не задана. Страница не оптимизирована под социальные сети. Мета-теги с разметкой Og помогают социальным роботам лучше структурировать Ваш сайт.
Все мета-теги
Кол-во: 2
Полный список мета-тегов страницы
?
Таблица всех meta-тегов, включая нестандартные. Позволяет найти опечатки, дубли и лишние теги.
Найдены мета-теги 2шт. 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 | generator | Bootply |
| name | viewport | width=device-width, initial-scale=1, maximum-scale=1 |
Оптимизация Готовность: 0%
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
Есть ошибки
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 1 встречаются в тексте редко. Добавьте в контент страницы слова из тега <title>!
Абзацев с текстом 0 слишком мало. Добавьте больше абзацев с текстом (тег <p>)!
Среднее число слов в абзаце 0 слишком мало. Сделайте контент более читаемым!
Кол-во знаков контента 49225 на странице оптимально.
Кол-во слов 7127 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
16,76
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
66,89%
Насколько текст перенасыщен ключевыми словами
?
Академическая тошнота = (частота слова / общее количество слов) × 100%. Показывает долю конкретного слова в тексте. Норма 5–15%.
Академическая тошнота превышает норму 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 |
|---|---|---|
| gershman | 281 | 3,94% |
| learning | 82 | 1,15% |
| [code+data] | 54 | 0,76% |
| cognitive | 49 | 0,69% |
| science | 41 | 0,58% |
| neural | 35 | 0,49% |
| computational | 35 | 0,49% |
| neuroscience | 33 | 0,46% |
| proceedings | 32 | 0,45% |
| tenenbaum | 31 | 0,43% |
| journal | 31 | 0,43% |
| [code] | 26 | 0,36% |
| reinforcement | 24 | 0,34% |
| conference | 23 | 0,32% |
| annual | 23 | 0,32% |
| submitted | 22 | 0,31% |
| nature | 22 | 0,31% |
| schulz | 21 | 0,29% |
| society | 21 | 0,29% |
| dopamine | 20 | 0,28% |
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 405 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: 276
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 276 слишком много. Проведите оптимизацию сайта!
На странице присутствуют изображения 1.
Показать первые 100 внутренних ссылок
| Url | Анкор | Состояние |
|---|---|---|
| /index.html |
CCNLab
|
|
| /news.html |
News
|
|
| /pubs.html |
Publications
|
|
| /people.html |
People
|
|
| /resources.html |
Resources
|
|
| /pubs/LiuXangGershman26.pdf |
Probabilistic forecasting guides dynamic decisions
|
|
| /Tian26.pdf |
Training collaborators for effective division of labor
|
|
| /pubs/PratCarrabin26.pdf |
Fast efficient coding and sensory adaptation in gain-adaptive recurrent networks
|
|
| /pubs/Tsividis26.pdf |
Human-level learning of complex novel tasks through theory-based modeling, exploration, and planning
|
|
| /pubs/BattledayGershman26.pdf |
Artificial intelligence for science: the easy and hard problems
|
|
| /pubs/HallMcMaster26.pdf |
Entorhinal cortex signals dimensions of past experience that can be generalised in a novel environment
|
|
| /pubs/IrieGershman26.pdf |
Fast weight programming and linear transformers: from machine learning to neurobiology
|
|
| /pubs/XiangGershmanGerstenberg26.pdf |
A signaling theory of self-handicapping
|
|
| /pubs/LiuGershmanBari25.pdf |
Quantifying the cost of context sensitivity in decision making
|
|
| /pubs/FanCallawayGershman25.pdf |
Uncertainty-driven exploration during planning
|
|
| /pubs/Hamou25.pdf |
Reconciling time and prediction error theories of associative learning
|
|
| /pubs/Martinez25.pdf |
Social group discovery, structure, and stereotype updating
|
|
| /pubs/Bari25.pdf |
Computationally-informed insights into anhedonia and treatment by κ-opioid receptor antagonism
|
|
| /pubs/Irie25.pdf |
Blending complementary memory systems in hybrid quadratic-linear transformers
|
|
| /pubs/Vastola25.pdf |
Gradient descent as loss landscape navigation: a normative framework for deriving learning rules
|
|
| /pubs/Vastola25_B.pdf |
A variational manifold embedding framework for nonlinear dimensionality reduction
|
|
| /pubs/LiuKikumotoBadreGershman25.pdf |
Neural and behavioral signatures of policy compression in cognitive control
|
|
| /pubs/PratCarrabinGershman25.pdf |
Bayesian estimation yields anti-Weber variability
|
|
| /pubs/GershmanBillDrugowitsch25.pdf |
Hierarchical vector analysis of visual motion perception
|
|
| /pubs/Gershman25.pdf |
Bridging computation and representation in associative learning
|
|
| /pubs/LiuGershman25.pdf |
Action subsampling supports policy compression in large action spaces
|
|
| /pubs/MassetGershman25.pdf |
Reinforcement learning with dopamine: a convergence of natural and artificial intelligence
|
|
| /pubs/Jaroszewski25.pdf |
Past suicide attempt is associated with a weaker decision-making bias to actively escape from suicide-related stimuli
|
|
| /pubs/Qu25.pdf |
Nucleus accumbens dopamine release reflects Bayesian inference during instrumental learning
|
|
| /pubs/Lai25.pdf |
Action chunking as conditional policy compression
|
|
| /pubs/Ahmed25.pdf |
Synthesizing world models for bilevel planning
|
|
| /pubs/XiangDorstGershman25.pdf |
On the robustness and provenance of the gambler's fallacy
|
|
| /pubs/Qian25.pdf |
The role of prospective contingency in the control of behavior and dopamine signals during associative learning
|
|
| /pubs/Liu25.pdf |
Time and memory costs jointly determine a speed-accuracy trade-off and set-size effects
|
|
| /pubs/Hall-McMaster25.pdf |
Neural evidence that humans reuse strategies to solve new tasks
|
|
| /pubs/GershmanFieteIrie25.pdf |
Key-value memory in the brain
|
|
| /pubs/Han25.pdf |
General reasoning requires learning to reason from the get-go
|
|
| /pubs/GershmanLak25.pdf |
Policy complexity suppresses dopamine responses
|
|
| /pubs/BariGershman25.pdf |
The value of non-instrumental information in anxiety: insights from a resource-rational model of planning
|
|
| /pubs/Fry25.pdf |
Devaluing memories of reward: A case for dopamine
|
|
| /pubs/Binz25.pdf |
How should the advent of large language models affect the practice of science?
|
|
| /pubs/Xiang25.pdf |
People reward others based on their willingness to exert effort
|
|
| /pubs/Sosa25.pdf |
Blending simulation and abstraction for physical reasoning
|
|
| /pubs/Ying25.pdf |
Adaptive social learning using theory of mind
|
|
| /pubs/XiangGershman25.pdf |
Modeling intrinsic motivation as reflective planning
|
|
| /pubs/XiangBigelow25.pdf |
Language models assign responsibility based on actual rather than counterfactual contributions
|
|
| /pubs/Carvalho24.pdf |
Predictive representations: building blocks of intelligence
|
|
| /pubs/Orchinik24.pdf |
Learning from and about scientists: Consensus messaging shapes perceptions of climate change and climate scientists
|
|
| /pubs/Allen24.pdf |
Using games to understand the mind
|
|
| /pubs/BariGershman24.pdf |
Resource-rational psychopathology
|
|
| /pubs/Gershman24_dopamine.pdf |
Explaining dopamine through prediction errors and beyond
|
|
| /pubs/Gershman24_habituation.pdf |
Habituation as optimal filtering
|
|
| /pubs/Lu24.pdf |
Reconciling shared versus context-specific information in a neural network model of latent causes
|
|
| /pubs/Chen24.pdf |
A hierarchical Bayesian approach to adaptive teaching
|
|
| /pubs/Schurr24.pdf |
Dynamic computational phenotyping of human cognition
|
|
| /pubs/NeuroAI_critique.pdf |
What have we learned about artificial intelligence from studying the brain?
|
|
| /pubs/LaiGershman24.pdf |
Human decision making balances reward maximization and policy compression
|
|
| /pubs/Beukers24.pdf |
Blocked training facilitates learning of multiple schemas
|
|
| /pubs/Geerts24.pdf |
A probabilistic successor representation for context-dependent prediction
|
|
| /pubs/Xiang24.pdf |
Optimizing competence in the service of collaboration
|
|
| /pubs/Bates24.pdf |
Scaling models of visual working memory to natural images
|
|
| /pubs/Zhao24.pdf |
How do we reinforce climate action?
|
|
| /pubs/Coppersmith24.pdf |
Do people know how suicidal they will be? Understanding suicidal prospection
|
|
| /pubs/Nguyen24.pdf |
Modeling human activity comprehension at human scale: Prediction, segmentation, and categorization
|
|
| /pubs/Gershman_memory_chapter.pdf |
The rational analysis of memory
|
|
| /pubs/Yu23.pdf |
Successor-predecessor intrinsic exploration
|
|
| /pubs/Li23.pdf |
An approximate representation of objects underlies physical reasoning
|
|
| /pubs/Hennig23.pdf |
Emergence of belief-like representations through reinforcement learning
|
|
| /pubs/Brandle23.pdf |
Empowerment contributes to exploration behaviour in a creative video game
|
|
| /pubs/GershmanCikara23.pdf |
Structure learning principles of stereotype change
|
|
| /pubs/Fan23.pdf |
Pupil size encodes uncertainty during exploration
|
|
| /pubs/GershmanBurke23.pdf |
Mental control of uncertainty
|
|
| /pubs/JakobGershman23.pdf |
Rate-distortion theory of neural coding and its implications for working memory
|
|
| /pubs/Biderman23.pdf |
The role of memory in counterfactual valuation
|
|
| /pubs/Xiang23b.pdf |
Actual and counterfactual effort contribute to responsibility attributions in collaborative tasks
|
|
| /pubs/Xiang23.pdf |
Collaborative decision making is grounded in representations of other people's competence and effort
|
|
| /pubs/Velez23.pdf |
Teachers recruit mentalizing regions to represent learners’ beliefs
|
|
| /pubs/GershmanUllman23.pdf |
Causal implicatures from correlational statements
|
|
| /pubs/Tomov23.pdf |
The neural architecture of theory-based reinforcement learning
|
|
| /pubs/FanGershmanPhelps23.pdf |
Trait somatic anxiety is associated with reduced directed exploration and underestimation of uncertainty
|
|
| /pubs/BariGershman23.pdf |
Undermatching is a consequence of policy compression
|
|
| /pubs/memory_synthesis.pdf |
The molecular memory code and synaptic plasticity: a synthesis
|
|
| /pubs/Orchinik23.pdf |
Learning about scientists from climate consensus messaging
|
|
| /pubs/McNamee22.pdf |
Compositional sequence generation in the entorhinal-hippocampal system
|
|
| /pubs/Bill22.pdf |
Visual motion perception as online hierarchical inference
|
|
| /pubs/Binz22.pdf |
Heuristics from bounded meta-learned inference
|
|
| /pubs/Jakob22.pdf |
Dopamine mediates the bidirectional update of interval timing
|
|
| /pubs/PouncyGershman22.pdf |
Inductive biases in theory-based reinforcement learning
|
|
| /pubs/Mikhael22.pdf |
The role of state uncertainty in the dynamics of dopamine
|
|
| /pubs/MikhaelGershman22.pdf |
Impulsivity and risk-seeking as Bayesian inference under dopaminergic control
|
|
| /pubs/BatesGershman22.pdf |
Coding strategies in memory for 3D objects: the influence of task uncertainty
|
|
| /pubs/Xiang21.pdf |
Confidence and central tendency in perceptual judgment
|
|
| /pubs/Sosa21.pdf |
Moral dynamics: grounding moral judgment in intuitive theories
|
|
| /pubs/Dorfman21.pdf |
Causal inference gates corticostriatal learning
|
|
| /pubs/innocent_eye.pdf |
Just looking: the innocent eye in neuroscience
|
|
| /pubs/LaiGershman21.pdf |
Policy compression: an information bottleneck in action selection
|
|
| /pubs/Tomov21.pdf |
Multi-task reinforcement learning in humans
|
|
| /pubs/McNamee21.pdf |
Flexible modulation of sequence generation in the entorhinal–hippocampal system
|
|
| /pubs/McNamee21_SM.pdf |
supplement
|
|
| /pubs/GershmanLai21.pdf |
The reward-complexity trade-off in schizophrenia
|
|
Внешние ссылки
Кол-во: 128
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 128 слишком много. Спрячьте лишние ссылки в тег noindex или атрибут rel='nofollow'!
Показать первые 100 внешних ссылок
| Url | Анкор |
|---|---|
| arxiv.org |
Using theory of mind to arbitrate between social and non-social learning
|
| osf.io |
[code+data]
|
| biorxiv.org |
An improved Stentor coeruleus genome and time-resolved transcriptomics link cyclic nucleotide-dependent kinase signaling to single-cell habituation
|
| github.com |
[code+data]
|
| osf.io |
Beyond search: solution-driven representation in human problem solving
|
| github.com |
[code+data]
|
| biorxiv.org |
A quantitative portrait of habituation in Stentor coeruleus
|
| github.com |
[code+data]
|
| biorxiv.org |
Error-driven representation learning in the mesolimbic system
|
| github.com |
[code+data]
|
| biorxiv.org |
Failure to classically condition planarian flatworms
|
| dataverse.harvard.edu |
[data]
|
| github.com |
[code]
|
| arthurprat.com |
Toward a precise theory of imprecise representations
|
| arthurprat.com |
[Supplemental information]
|
| biorxiv.org |
Phasic dopamine drives conditioned responding beyond its role in learning
|
| biorxiv.org |
Associative learning in the protozoan Stentor coeruleus
|
| github.com |
[code+data]
|
| arxiv.org |
Why depth matters in parallelizable sequence models: a Lie algebraic view
|
| github.com |
[code]
|
| arxiv.org |
AI Gamestore: Scalable, open-ended evaluation of machine general intelligence with human games
|
| aigamestore.org |
[project site]
|
| arxiv.org |
Learning abstractions for hierarchical planning in program-synthesis agents
|
| github.com |
[code]
|
| osf.io |
Optimal use of limited cognitive resources produces bias and noise in medical decisions
|
| osf.io |
Humans neglect complexity in predictive model selection
|
| github.com |
[code+data]
|
| arxiv.org |
Subjective functions
|
| biorxiv.org |
Emergence of rapid value inference through meta-reinforcement learning
|
| osf.io |
Intuitions about trait responsibilities
|
| github.com |
[code+data]
|
| biorxiv.org |
Storing long-lived memories via molecular error correction: a minimal mathematical model of Crick's memory switch
|
| github.com |
[code]
|
| biorxiv.org |
Efficient coding makes and breaks Weber's law
|
| osf.io |
[code+data]
|
| biorxiv.org |
Distributed range adaptation in human parietal encoding of numbers
|
| github.com |
[code+data]
|
| osf.io |
The successor representation in high-risk drinking and alcohol-related contexts
|
| osf.io |
The rise and fall of technological development in virtual communities
|
| arxiv.org |
Preemptive solving of future problems: multitask preplay in humans and machines
|
| github.com |
[code+data]
|
| github.com |
[code+data]
|
| github.com |
[code+data]
|
| osf.io |
[code+data]
|
| arxiv.org |
Task diversity produces systematic transfer but inhibits continual reinforcement learning
|
| gin.g-node.org |
[code+data]
|
| github.com |
[code+data]
|
| github.com |
[code+data]
|
| arxiv.org |
Pragmatic reasoning in design
|
| osf.io |
[code+data]
|
| github.com |
[code]
|
| osf.io |
[code+data]
|
| github.com |
[code]
|
| github.com |
[code+data]
|
| arxiv.org |
Assessing adaptive world models in machines with novel games
|
| osf.io |
[code+data]
|
| github.com |
[code]
|
| github.com |
[code+data]
|
| github.com |
[code]
|
| dandiarchive.org |
[data]
|
| github.com |
[code+data]
|
| github.com |
[code]
|
| github.com |
[code+data]
|
| github.com |
[code]
|
| github.com |
[code+data]
|
| zenodo.org |
[code+data]
|
| github.com |
[code]
|
| github.com |
[code+data]
|
| osf.io |
[code+data]
|
| openreview.net |
Do mice grok? glimpses of hidden progress during overtraining in sensory cortex
|
| github.com |
[code+data]
|
| github.com |
[code+data]
|
| arxiv.org |
A circuit for predicting hierarchical structure in-context in large language models
|
| github.com |
[code]
|
| github.com |
[code]
|
| osf.io |
[code+data]
|
| github.com |
[code+data]
|
| github.com |
[code+data]
|
| github.com |
[code+data]
|
| github.com |
[code]
|
| github.com |
[code+data]
|
| openreview.net |
Grokking as the transition from lazy to rich training dynamics
|
| github.com |
[code+data]
|
| osf.io |
[code+data]
|
| github.com |
[code]
|
| github.com |
[code+data]
|
| github.com |
[code]
|
| github.com |
[code]
|
| osf.io |
[data]
|
| github.com |
[code+data]
|
| github.com |
[code]
|
| github.com |
[code+data]
|
| github.com |
[code+data]
|
| github.com |
[code+data]
|
| osf.io |
[code+data]
|
| osf.io |
[data]
|
| github.com |
[code+data]
|
| github.com |
code
|
| github.com |
[code+data]
|
| arxiv.org |
Representation learning with reward prediction errors
|
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://gershmanlab.com/pubs.html готова к продвижению на 33%. 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: