Анализ сайта https://limanling.github.io/
Основное Готовность: 100%
Домен
limanling.github.io
Состояние доменного имени
?
Проверяем корректность доменного имени и наличие технических проблем на уровне домена.
Используйте для продвижения только домен второго уровня.
Длина домена велика. Но если вы продвигаете запрос, входящий в название домена, то это хорошо.
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 28.10.2026 23:44:40.
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
~0,28сек
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 0,28сек оптимальна.
Объем документа
123Кб
Размер HTML-кода страницы
?
Слишком большой HTML замедляет парсинг браузером и сканирование поисковым роботом. Рекомендуется не более 200 Кб.
Объем html-документа 123Кб оптимален.
Структура html-документа корректна.
Ресурсы
Ресурсы: 9
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 9 достаточно.
Показать полный список ресурсов
| Тип | Название | Значение |
|---|---|---|
| stylesheet | https://fonts.googleapis.com/css2?family=Montserrat:wght@400;700&family=Roboto+Mono&family=Roboto:wght@300;400;700&display=swap | |
| stylesheet | /css/vendor-bundle.min.16f785cdb553c8c4431db6775122af35.css | |
| stylesheet | https://cdn.jsdelivr.net/npm/academicons@1.9.2/css/academicons.min.css | |
| stylesheet | /css/wowchemy.c30d8a14377b0418a6b56a64af4e417d.css | |
| stylesheet | /css/shared-layout.css | |
| js | /js/wowchemy-init.min.fe8634e7d00f14d07fb33caf14cc8e55.js | |
| js | /js/vendor-bundle.min.d26509351aa0ff874abbee824e982e9b.js | |
| js | /en/js/wowchemy.min.e8ee06ba8371980ffde659871dd593b0.js | |
| js | module | /js/wowchemy-publication.68f8d7090562ca65fc6d3cb3f8f2d2cb.js |
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 | "6a7e45d9-1ed26" |
| Cache-Control | max-age=600 |
| x-proxy-cache | MISS |
| x-github-request-id | 15B4:BD61:103877:114577:6A890887 |
| x-github-edge-region | swedencentral |
| Accept-Ranges | bytes |
| Age | 0 |
| Date | Sat, 22 Aug 2026 02:25:11 GMT |
| Via | 1.1 varnish |
| X-Served-By | cache-bma-essb1270079-BMA |
| X-Cache | MISS |
| x-cache-hits | 0 |
| x-timer | S1787365511.367874,VS0,VE121 |
| Vary | Accept-Encoding |
| x-fastly-request-id | ae8e6e84a9c1c94cb6af86e2458029554de41de1 |
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: 23%
Title
Manling Li | Multimodal and Embodied Reasoning | Northwestern University
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: 72, оптимально: от 40 до 45)
Дублей словоформ в title не найдено.
Description
Manling Li is an Assistant Professor of Computer Science at Northwestern University and Amazon Scholar. She researches spatial intelligence, multimodal reasoning, embodied AI agents, reinforcement learning for LLM agents, and reasoning and planning at the intersection of language, vision, and robotics. MIT Tech Review Innovators Under 35 (2025).
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.
Необходимо уменьшить число символов в description (текущее значение: 347, оптимально: от 120 до 130)
Keywords
Manling Li, Northwestern University, multimodal reasoning, spatial intelligence, embodied AI, reasoning and planning, AI agents, embodied agents, foundation models, large language models, vision-language models, robotics, reinforcement learning, RL for vision, reinforcement learning for vision, world modeling, natural language processing, MIT Tech Review Innovators Under 35, RAGEN, MindCube, spatial reasoning
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.
Keywords установлены.
Канонический Url
https://limanling.github.io/
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.
Канонический Url прописан корректно.
Robots
index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1
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 со значениями index, follow не накладывает ограничений на индексирование и показ контента.
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: 11
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:site_name | Manling Li |
| og:url | https://limanling.github.io/ |
| og:title | Manling Li | Multimodal and Embodied Reasoning, Northwestern University |
| og:description | Manling Li is an Assistant Professor of Computer Science at Northwestern University and Amazon Scholar. She researches spatial intelligence, multimodal reasoning, embodied AI agents, reinforcement learning for LLM agents, and reasoning and planning at the intersection of language, vision, and robotics. MIT Tech Review Innovators Under 35 (2025). |
| og:image | https://limanling.github.io/uploads/og-banner.jpg |
| og:image:width | 1200 |
| og:image:height | 630 |
| og:image:alt | Manling Li, Assistant Professor of Computer Science at Northwestern University. Research on agentic reasoning, spatial intelligence, and safe reasoning. |
| og:type | profile |
| og:locale | en-us |
| og:updated_time | 2026-03-29T00:00:00+00:00 |
Все мета-теги
Кол-во: 24
Полный список мета-тегов страницы
?
Таблица всех meta-тегов, включая нестандартные. Позволяет найти опечатки, дубли и лишние теги.
Найдены мета-теги 24шт. 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 |
| name | author | Manling Li |
| name | description | Manling Li is an Assistant Professor of Computer Science at Northwestern University and Amazon Scholar. She researches spatial intelligence, multimodal reasoning, embodied AI agents, reinforcement learning for LLM agents, and reasoning and planning at the intersection of language, vision, and robotics. MIT Tech Review Innovators Under 35 (2025). |
| name | keywords | Manling Li, Northwestern University, multimodal reasoning, spatial intelligence, embodied AI, reasoning and planning, AI agents, embodied agents, foundation models, large language models, vision-language models, robotics, reinforcement learning, RL for vision, reinforcement learning for vision, world modeling, natural language processing, MIT Tech Review Innovators Under 35, RAGEN, MindCube, spatial reasoning |
| name | robots | index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1 |
| name | theme-color | #714ABB |
| property | twitter:card | summary_large_image |
| property | twitter:site | @ManlingLi_ |
| property | twitter:creator | @ManlingLi_ |
| property | twitter:image | https://limanling.github.io/uploads/og-banner.jpg |
| property | twitter:image:alt | Manling Li, Assistant Professor of Computer Science at Northwestern University. Research on agentic reasoning, spatial intelligence, and safe reasoning. |
| property | og:site_name | Manling Li |
| property | og:url | https://limanling.github.io/ |
| property | og:title | Manling Li | Multimodal and Embodied Reasoning, Northwestern University |
| property | og:description | Manling Li is an Assistant Professor of Computer Science at Northwestern University and Amazon Scholar. She researches spatial intelligence, multimodal reasoning, embodied AI agents, reinforcement learning for LLM agents, and reasoning and planning at the intersection of language, vision, and robotics. MIT Tech Review Innovators Under 35 (2025). |
| property | og:image | https://limanling.github.io/uploads/og-banner.jpg |
| property | og:image:width | 1200 |
| property | og:image:height | 630 |
| property | og:image:alt | Manling Li, Assistant Professor of Computer Science at Northwestern University. Research on agentic reasoning, spatial intelligence, and safe reasoning. |
| property | og:type | profile |
| property | profile:first_name | Manling |
| property | profile:last_name | Li |
| property | og:locale | en-us |
| property | og:updated_time | 2026-03-29T00:00:00+00:00 |
Оптимизация Готовность: 72%
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 в единственном экземпляре).
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 9 встречаются в тексте достаточно.
Абзацев с текстом 28 достаточно.
Среднее число слов в абзаце 32 достаточно.
Кол-во знаков контента 28597 на странице оптимально.
Кол-во слов 4169 на странице оптимально.
Заголовки
Ошибок нет
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.
На странице присутствуют заголовки <h1> 8. Это прекрасно.
На странице присутствуют заголовки <h3> 3.
Тошнота
6,56
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
352,39%
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 |
|---|---|---|
| models | 43 | 1,03% |
| workshop | 43 | 1,03% |
| university | 35 | 0,84% |
| reasoning | 31 | 0,74% |
| foundation | 30 | 0,72% |
| agents | 27 | 0,65% |
| language | 26 | 0,62% |
| embodied | 23 | 0,55% |
| multimodal | 22 | 0,53% |
| knowledge | 22 | 0,53% |
| learning | 21 | 0,50% |
| research | 21 | 0,50% |
| planning | 15 | 0,36% |
| vision | 15 | 0,36% |
| training | 15 | 0,36% |
| reasoning" | 15 | 0,36% |
| tutorial | 15 | 0,36% |
| students | 14 | 0,34% |
| northwestern | 14 | 0,34% |
| multimedia | 13 | 0,31% |
Индексация Готовность: 40%
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 256 слишком много. Проведите ревизию и оптимизацию ссылок сайта.
Robots.txt
Найден корректный robots.txt
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.
Robots.txt настроен корректно. Размер файла: 474 байт. Загружен за: 0сек.
Проверяемая страница не запрещена в robots.txt.
Robots.txt доступен по постоянному адресу
Показать содержимое robots.txt
User-agent: *
Allow: /
# AI crawlers explicitly welcome (search + training corpora)
User-agent: GPTBot
Allow: /
User-agent: OAI-SearchBot
Allow: /
User-agent: ChatGPT-User
Allow: /
User-agent: ClaudeBot
Allow: /
User-agent: Claude-Web
Allow: /
User-agent: anthropic-ai
Allow: /
User-agent: PerplexityBot
Allow: /
User-agent: Perplexity-User
Allow: /
User-agent: Google-Extended
Allow: /
User-agent: CCBot
Allow: /
Sitemap: https://limanling.github.io/sitemap.xml
Sitemap
Кол-во: 1
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 содержит карту сайта. Это прекрасно!
Robots.txt не содержит ошибок в карте сайта.
Показать карту сайта
| Url | Статус |
|---|---|
| https://limanling.github.io/sitemap.xml |
|
Внутренние ссылки
Кол-во: 23
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 23 оптимально.
Внутренние ссылки не запрещены к индексации в robots.txt.
Показать внутренние ссылки
| Url | Анкор | Состояние | Анализировать |
|---|---|---|---|
| / |
Manling Li
|
|
Анализировать url |
| / |
Manling Li
|
|
Анализировать url |
| /uploads/first-year.pdf |
>> Proud of what our students have achieved in the very first year!
|
|
|
| / |
Computer Vision in the Wild (CVinW)
|
|
Анализировать url |
| / |
Agentic AI for Visual Media (AAVM)
|
|
Анализировать url |
| / |
Any-to-Any Multimodal Learning (A2A-MML)
|
|
Анализировать url |
| / |
Towards Unified Multimodal Agents For Reasoning in the Wild
|
|
Анализировать url |
| / |
Spatial Mental Modeling from Limited Views
|
|
Анализировать url |
| / |
Stanford University
|
|
Анализировать url |
| / |
Midwest Machine Learning Symposium 2025
|
|
Анализировать url |
| / |
Google DeepMind
|
|
Анализировать url |
| /uploads/slides/LargeLanguageModelsforNLPinFinance.pdf |
[Slides]
|
|
|
| /publication/selected/ |
Selected
|
|
Анализировать url |
| /publication/all/ |
All
|
|
Анализировать url |
| /publication/agentic/ |
Agentic Reasoning
|
|
Анализировать url |
| /publication/spatial/ |
Embodied Spatial Reasoning
|
|
Анализировать url |
| /publication/safe/ |
Safe Reasoning
|
|
Анализировать url |
| /publication/tutorials/ |
Tutorials
|
|
Анализировать url |
| /./service/publicationchair/ |
summary
|
|
Анализировать url |
| /./service/demotrack/ |
summary
|
|
Анализировать url |
| /./teaching/cs396-reasoning-planning/ |
<strong>COMP_SCI 396 Reasoning and Planning in the Foundation Model Era</strong>
|
|
Анализировать url |
| /./teaching/cs496-agent-ai/ |
<strong>COMP_SCI 496 Agentic AI</strong>
|
|
Анализировать url |
| /uploads/first-year.pdf |
<b> >> Proud of what our students have achieved in their very first year!</b>
|
|
Внешние ссылки
Кол-во: 222
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 222 слишком много. Спрячьте лишние ссылки в тег noindex или атрибут rel='nofollow'!
Показать первые 100 внешних ссылок
| Url | Анкор | Анализировать |
|---|---|---|
| mll.lab.northwestern.edu |
<span>MLL-Lab</span>
|
Анализировать url |
| mccormick.northwestern.edu |
Computer Science
|
Анализировать url |
| robotics.northwestern.edu |
Center for Robotics and Biosystems
|
Анализировать url |
| amazon.science |
Amazon
|
Анализировать url |
| scholar.google.com |
<i class="ai ai-google-scholar big-icon"></i>
|
Анализировать url |
| linkedin.com |
<i class="fab fa-linkedin big-icon"></i>
|
Анализировать url |
| twitter.com |
<i class="fab fa-twitter big-icon"></i>
|
|
| mccormick.northwestern.edu |
Computer Science
|
Анализировать url |
| northwestern.edu |
Northwestern University
|
Анализировать url |
| robotics.northwestern.edu |
Center for Robotics and Biosystems
|
Анализировать url |
| cogsci.northwestern.edu |
Cognitive Science
|
Анализировать url |
| mll.lab.northwestern.edu |
Multimodal Learning with Language (MLL) Lab
|
Анализировать url |
| amazon.science |
Amazon Scholar
|
Анализировать url |
| hai.stanford.edu |
Stanford University
|
Анализировать url |
| jiajunwu.com |
Jiajun Wu
|
Анализировать url |
| profiles.stanford.edu |
Fei-Fei Li
|
Анализировать url |
| siebelschool.illinois.edu |
UIUC
|
Анализировать url |
| blender.cs.illinois.edu |
Heng Ji
|
Анализировать url |
| engineering.columbia.edu |
Shih-Fu Chang
|
Анализировать url |
| kyunghyuncho.me |
Kyunghyun Cho
|
Анализировать url |
| hanj.cs.illinois.edu |
Jiawei Han
|
Анализировать url |
| ter.li |
<strong>MIT Tech Review Innovators Under 35</strong>
|
Анализировать url |
| aclweb.org |
<strong>ACL Inaugural Best Dissertation Award Honorable Mention</strong>
|
Анализировать url |
| forward.darpa.mil |
DARPA Riser
|
Анализировать url |
| risingstars.utexas.edu |
EECS Rising Star
|
Анализировать url |
| microsoft.com |
Microsoft Research PhD Fellowship
|
Анализировать url |
| lm-steer.github.io |
ACL'24 Outstanding Paper Award
|
Анализировать url |
| blender.cs.illinois.edu |
ACL'20 Best Demo Paper Award
|
Анализировать url |
| blender.cs.illinois.edu |
NAACL'21 Best Demo Paper Award
|
Анализировать url |
| 2025.aclweb.org |
ACL'25
|
Анализировать url |
| 2025.naacl.org |
NAACL'25
|
Анализировать url |
| 2024.emnlp.org |
EMNLP'24
|
Анализировать url |
| mind-cube.github.io |
MindCube
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
AdaptVis
|
Анализировать url |
| mikewangwzhl.github.io |
Vector Graphics Reasoning
|
Анализировать url |
| ai.stanford.edu |
LayoutVLM
|
Анализировать url |
| mll-lab.notion.site |
VAGEN
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Self-Play Agent
|
Анализировать url |
| embodied-agent-interface.github.io |
Embodied Agent Interface
|
Анализировать url |
| longvideohaystack.github.io |
T*
|
Анализировать url |
| hourvideo.stanford.edu |
HourVideo
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
LM4Video
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
VideoArgument
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
VideoEvent
|
Анализировать url |
| openaccess.thecvf.com |
CLIP-Event
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
VisualDecompsition
|
Анализировать url |
| blender.cs.illinois.edu |
Knowledge-Driven Vision-Language Pretraining
|
Анализировать url |
| nips.cc |
VisualKnowledge
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
MuMuQA
|
Анализировать url |
| aclanthology.org |
M2E2
|
Анализировать url |
| aclanthology.org |
Image2Code
|
Анализировать url |
| ragen-ai.github.io |
RAGEN
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Self-Play Agent
|
Анализировать url |
| fed-agent.github.io |
FedAgent
|
Анализировать url |
| mll-lab.notion.site |
VAGEN
|
Анализировать url |
| embodied-reasoning-agent.github.io |
Embodied Reasoning Agent
|
Анализировать url |
| embodied-agent-interface.github.io |
Embodied Agent Interface
|
Анализировать url |
| embodiedbench.github.io |
EmbodiedBench
|
Анализировать url |
| sanjanasrivastava.github.io |
ROSETTA
|
Анализировать url |
| yunongliu1.github.io |
IKEA Manual at Work
|
Анализировать url |
| aclanthology.org |
Planning Logic
|
Анализировать url |
| aclanthology.org |
Procedural Planning
|
Анализировать url |
| aclanthology.org |
Agriculture Task Planning
|
Анализировать url |
| aclanthology.org |
LLM Schema
|
Анализировать url |
| aclanthology.org |
Graph Schema
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Generative Graph Schema
|
Анализировать url |
| aclanthology.org |
PathLM
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Decomposition to Latent Text Prompt
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Why is Spatial Reasoning Hard for VLMs?
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Reasoning/Perception Merging
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Exploring Diffusion Transformer Designs via Grafting
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Knowledge Overshadow
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Ripple Effect
|
Анализировать url |
| github.com |
LM-Steer
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Hallu-Control
|
Анализировать url |
| aclanthology.org |
Deep Concept Injection
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
SmartBook
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Explainable Fact Checking
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Object Hallucination
|
Анализировать url |
| aclanthology.org |
COVID-19 Claim Radar
|
Анализировать url |
| aclanthology.org |
COVID Knowledge Graph
|
Анализировать url |
| aclanthology.org |
Timeline Summarization
|
Анализировать url |
| aclanthology.org |
Meeting Summarization
|
Анализировать url |
| blender.cs.illinois.edu |
GAIA IE
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Info Propagation Pattern
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
DebiasPrompt
|
Анализировать url |
| aclanthology.org |
Multilingual KG
|
Анализировать url |
| ai.stanford.edu |
Ruohan
|
Анализировать url |
| mccormick.northwestern.edu |
NorthwesternCS
|
Анализировать url |
| sites.google.com |
IROS 2026 Workshop on Creativity in Assembly
|
Анализировать url |
| s.apple.com |
Apple Workshop on Reasoning and Planning 2026
|
Анализировать url |
| chicagoaiweek.com |
Chicago AI Week Summit
|
Анализировать url |
| snl2026.ttic.edu |
International Workshop on Symbolic-Neural Learning (SNL) 2026
|
Анализировать url |
| sites.google.com |
Towards Safe Multi-Modal Learning: Evolving Threats and Safety Solutions
|
Анализировать url |
| relearncvpr26.github.io |
Rediscovering Intelligence: Can AI Still Learn from Humans? (ReLearn)
|
Анализировать url |
| viscale.github.io |
Test-Time Scaling for Computer Vision (ViSCALE)
|
Анализировать url |
| syndata4cv.github.io |
Synthetic Data for Computer Vision (SynData4CV)
|
Анализировать url |
| sites.google.com |
Long-Form Video Understanding (LOVEU)
|
Анализировать url |
| embodied-reasoning.github.io |
Embodied Reasoning in Action (ERA)
|
Анализировать url |
| bucherb.github.io |
Bernadette Bucher
|
Анализировать url |
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
Таким сайт https://limanling.github.io/ видят поисковые системы. Процент оптимизации невысокий - 59%. Чтобы улучшить сайт и попасть в ТОП необходимо:
Исправьте ошибки в мета-тегах.
Исправьте ошибки индексации.
Поделитесь с друзьями: