Тип	Название	Значение
stylesheet		https://msimchowitz.github.io/assets/css/main.css
stylesheet		https://msimchowitz.github.io/assets/css/academicons.css
js		https://cdnjs.cloudflare.com/polyfill/v3/polyfill.min.js?features=es6
js		https://cdn.jsdelivr.net/npm/mathjax@3/es5/tex-mml-chtml.js
js		https://msimchowitz.github.io/assets/js/main.min.js

Серверные заголовки

Кол-во: 17

HTTP-заголовки ответа сервера ?

Найдены серверные заголовки 17шт. Подробнее про серверные заголовки.

Показать полный список серверных заголовков

Ключ	Значение
Server	GitHub.com
Access-Control-Allow-Origin	*
ETag	"6a727d81-cbd5"
Cache-Control	max-age=600
x-proxy-cache	MISS
x-github-request-id	2C6A:174B6E:142668:159E05:6A8931B4
x-github-edge-region	swedencentral
Accept-Ranges	bytes
Age	0
Date	Sat, 22 Aug 2026 05:20:52 GMT
Via	1.1 varnish
X-Served-By	cache-bma-essb1270032-BMA
X-Cache	MISS
x-cache-hits	0
x-timer	S1787376052.135547,VS0,VE124
Vary	Accept-Encoding
x-fastly-request-id	e544c05244f4cb1ade5a16c1634155bdbec5c431

CMS

Не определена

Система управления сайтом (движок) ?

CMS не определена. Вероятно, сайт самописный либо движок надёжно скрыт. Это не ошибка.

Веб-сервер

GitHub.com

Программное обеспечение сервера ?

В заголовке Server указано: GitHub.com.

Мета-теги Готовность: 48%

Title

Publications - Max Simchowitz

Заголовок страницы в браузере и поисковой выдаче ?

Необходимо увеличить число символов в title (текущее значение: 29, оптимально: от 40 до 45)

Дублей словоформ в title не найдено.

Исправить

Description

Описание страницы в поисковой выдаче (сниппет) ?

Установите мета-тег description!

Исправить

Keywords

Список ключевых слов страницы (устаревший тег) ?

Установите мета-тег keywords!

Исправить

Канонический Url

https://msimchowitz.github.io/publications/

Указывает поисковику основную версию страницы ?

Канонический Url прописан корректно.

Robots

Ошибок нет

Директивы для поисковых роботов на уровне страницы ?

Meta-тег robots не указан. Страница свободна для индексации.

Адаптивность

width=device-width, initial-scale=1.0

Настройка масштабирования на мобильных устройствах ?

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: 4

Мета-теги для красивых превью в соцсетях ?

Разметка OpenGraph задана. Страница оптимизирована под социальные сети.

Показать полный список og мета-тегов

Тип	Значение
og:locale	en-US
og:site_name	Max Simchowitz
og:title	Publications
og:url	https://msimchowitz.github.io/publications/

Все мета-теги

Кол-во: 11

Полный список мета-тегов страницы ?

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	HandheldFriendly	True
name	MobileOptimized	640
name	viewport	width=device-width, initial-scale=1.0
name	msapplication-TileColor	#000000
name	msapplication-TileImage	https://msimchowitz.github.io/images/mstile-144x144.png?v=M44lzPylqQ
name	msapplication-config	https://msimchowitz.github.io/images/browserconfig.xml?v=M44lzPylqQ
name	theme-color	#ffffff
property	og:locale	en-US
property	og:site_name	Max Simchowitz
property	og:title	Publications
property	og:url	https://msimchowitz.github.io/publications/

Оптимизация Готовность: 82%

Структура

Ошибок нет

Семантические HTML-элементы страницы ?

Структура документа корректна (теги <html> и <body> присутствуют в единственном экземпляре).

Контент

Ошибок нет

Объём и качество текстового содержимого ?

Слова из title 3 встречаются в тексте достаточно.

Абзацев с текстом 89 достаточно.

Среднее число слов в абзаце 17 достаточно.

Кол-во знаков контента 15959 на странице оптимально.

Кол-во слов 2307 на странице оптимально.

Заголовки

Ошибок нет

Иерархия заголовков H1–H6 ?

На странице присутствуют заголовки <h1> 1. Это прекрасно.

На странице присутствуют заголовки <h2> 10. Это хорошо.

На странице присутствуют заголовки <h3> 1.

Тошнота

9,54

Насколько одно слово доминирует в тексте ?

Тошнота превышает норму 5. Измените текст страницы!

Исправить

Академич. тошнота

1,26%

Насколько текст перенасыщен ключевыми словами ?

Академическая тошнота не дотягивает до нормы 5-15%. Измените текст страницы!

Исправить

Семантическое ядро

Наиболее часто встречающиеся слова на странице ?

Контент страницы содержит осмысленный текст и слова.

Показать список слов

Слово	Кол-во	Частота
simchowitz	91	3,94%
learning	29	1,26%
neurips	17	0,74%
tedrake	15	0,65%
linear	14	0,61%
daniel	14	0,61%
benjamin	14	0,61%
control	12	0,52%
pfrommer	11	0,48%
policy	11	0,48%
reinforcement	9	0,39%
diffusion	8	0,35%
kaiqing	8	0,35%
jamieson	8	0,35%
behavior	7	0,30%
exploration	7	0,30%
online	7	0,30%
jordan	7	0,30%
thomas	7	0,30%
systems	7	0,30%

Индексация Готовность: 60%

Индексирование

Ошибок нет

Разрешено ли индексирование страницы ?

Анкоров на странице 122 оптимально. Поисковые роботы обязательно проиндексируют сайт.

Robots.txt

Найден корректный robots.txt

Файл управления сканированием сайта роботами ?

Robots.txt настроен корректно. Размер файла: 51 байт. Загружен за: 0сек.

Проверяемая страница не запрещена в robots.txt.

Robots.txt доступен по постоянному адресу

Показать содержимое robots.txt

Sitemap: https://msimchowitz.github.io/sitemap.xml

Sitemap

Кол-во: 1

XML-карта сайта для поисковиков ?

Robots.txt содержит карту сайта. Это прекрасно!

Robots.txt не содержит ошибок в карте сайта.

Показать карту сайта

Url	Статус
https://msimchowitz.github.io/sitemap.xml

Внутренние ссылки

Кол-во: 15

Ссылки на другие страницы своего сайта ?

Внутренних ссылок на странице 15 оптимально.

Внутренние ссылки не запрещены к индексации в robots.txt.

Показать внутренние ссылки

Url	Анкор	Состояние
/	Max Simchowitz
/publications/	Publications
/people/	People
/talks/	Talks
/teaching/	Teaching
/files/maxs_cv.pdf	<i class="fa fa-solid fa-newspaper icon-pad-right" aria-hidden="true"></i>CV
/files/max_thesis.pdf	PhD Thesis: Statistical Complexity and Regret in Linear Control
/files/talks/25_04_pitfalls.pdf	Slides
/files/talks/25_04_pitfalls.pdf	Slides
/	Non-Euclidean Motion Planning with Graphs of Geodesically-Convex Sets
/	Imitating Complex Trajectories: Bridging Low-Level Stability and High-Level Behavior
/	Stabilizing Dynamical Systems via Policy Gradient Methods
/	Balancing Competing Objectives for Welfare-Aware Machine Learning with Imperfect Data
/sitemap/	Sitemap
/feed.xml	<i class="fa fa-fw fa-rss-square" aria-hidden="true"></i> Feed

Внешние ссылки

Кол-во: 106

Ссылки на сторонние сайты ?

Внешних ссылок на странице 106 слишком много. Спрячьте лишние ссылки в тег noindex или атрибут rel='nofollow'!

На странице ссылки с атрибутом rel='nofollow' 2.

Показать первые 100 внешних ссылок

Url	Анкор
muchnoise.substack.com	Blog
ml.cmu.edu	<i class="fa fa-solid fa-building-columns icon-pad-right" aria-hidden="true"></i><font color="#C41230">Carnegie Mellon University</font>
scholar.google.com	<i class="ai ai-google-scholar icon-pad-right"></i>Google Scholar
github.com	<i class="fab fa-fw fa-github icon-pad-right" aria-hidden="true"></i>Github
muchnoise.substack.com	<i class="fa-solid fa-blog icon-pad-right" aria-hidden="true"></i>Substack
twitter.com	<i class="fab fa-fw fa-x-twitter icon-pad-right" aria-hidden="true"></i>X (formerly Twitter)
orcid.org	<i class="ai ai-orcid ai-fw icon-pad-right"></i>ORCID
scholar.google.com	my Google Scholar profile
icml.cc	OGPO: Sample Efficient Full-Finetuning of Generative Control Policies
arxiv.org	ArXiv
simchowitzlabpublic.github.io	Much Ado About Noising: Dispelling the Myths of Generative Robotic Control
simchowitzlabpublic.github.io	Website
arxiv.org	ArXiv
arxiv.org	The Pitfalls of Imitation Learning when Actions are Continuous
diffusion-ppo.github.io	Diffusion Policy Policy Optimization
boyuan.space	Diffusion Forcing: Next-token Prediction Meets Full-Sequence Diffusion
arxiv.org	Provable Guarantees for Generative Behavior Cloning: Bridging Low-Level Stability and High-Level Behavior
arxiv.org	Do Differentiable Simulators Give Better Policy Gradients?
arxiv.org	Naive Exploration is Optimal for Online LQR
arxiv.org	Learning Without Mixing: Towards A Sharp Analysis of Linear System Identification
arxiv.org	Double Preconditioning (DoPr): Optimization for Test-Time Performance, not Validation Loss
arxiv.org	Few-Step Boltzmann Generators via Scalable Likelihood Flow Maps
arxiv.org	FADA: Few-Shot Domain Adaptation via Dynamics Alignment for Humanoid Control
arxiv.org	Turning Video Models into Generalist Robot Policies
arxiv.org	Nano World Models: A Minimalist Implementation of Future Video Prediction
arxiv.org	MLS-Bench: A Holistic and Rigorous Assessment of AI Systems on Building Better AI
arxiv.org	Adaptive Sampling for Convex Regression
icml.cc	OGPO: Sample Efficient Full-Finetuning of Generative Control Policies
arxiv.org	ArXiv
icml.cc	Diamond Maps: Efficient Reward Alignment via Stochastic Flow Maps
arxiv.org	ArXiv
simchowitzlabpublic.github.io	Much Ado About Noising: Dispelling the Myths of Generative Robotic Control
simchowitzlabpublic.github.io	Website
arxiv.org	ArXiv
arxiv.org	Joint Distillation for Fast Likelihood Evaluation and Sampling in Flow-based Models
arxiv.org	ArXiv
neurips.cc	Is Your Diffusion Model Actually Denoising?
arxiv.org	ArXiv
arxiv.org	A Test Function Approach to Incremental Stability
arxiv.org	Action Chunking and Exploratory Data Collection Yield Exponential Improvements in Behavior Cloning for Continuous Control
simchowitzlabpublic.github.io	Website
arxiv.org	ArXiv
arxiv.org	The Pitfalls of Imitation Learning when Actions are Continuous
boyuan.space	History-Guided Video Diffusion
arxiv.org	e3: Learning to Explore Enables Extrapolation of Test-Time Compute for LLMs
diffusion-ppo.github.io	Diffusion Policy Policy Optimization
arxiv.org	Self-Improvement in Language Models: The Sharpening Mechanism
arxiv.org	Is Linear Feedback on Smoothed Dynamics Sufficient for Stabilizing Contact-Rich Plans?
boyuan.space	Diffusion Forcing: Next-token Prediction Meets Full-Sequence Diffusion
groups.csail.mit.edu	Faster Algorithms for Growing Collision-Free Convex Polytopes in Robot Configuration Space
arxiv.org	Constrained Bimanual Planning with Analytic Inverse Kinematics
arxiv.org	Fleet Policy Learning via Weight Merging and An Application to Robotic Tool-Use
arxiv.org	Butterfly Effects of SGD Noise: Error Amplification in Behavior Cloning and Autoregression
arxiv.org	RePo: Resilient Model-Based Reinforcement Learning by Regularizing Posterior Predictability
arxiv.org	Smoothed Online Learning for Prediction in Piecewise Affine Systems
arxiv.org	Provable Guarantees for Generative Behavior Cloning: Bridging Low-Level Stability and High-Level Behavior
arxiv.org	Corruption Robust Exploration in Episodic Reinforcement Learning
arxiv.org	Exploration and Incentives in Reinforcement Learning
arxiv.org	Non-Euclidean Motion Planning with Graphs of Geodesically-Convex Sets
arxiv.org	The Power of Learned Locally Linear Models for Nonlinear Policy Optimization
arxiv.org	Statistical Learning under Heterogenous Distribution Shift
arxiv.org	Oracle-Efficient Smoothed Online Learning for Piecewise Continuous Decision Making
arxiv.org	Tackling Combinatorial Distribution Shift: A Matrix Completion Perspective
openreview.net	Learning to Extrapolate: A Transductive Approach
openreview.net	Pathologies and Challenges of Using Differentiable Simulators in Policy Optimization for Contact-Rich Manipulation
arxiv.org	Learning to Extrapolate: A Transductive Approach
arxiv.org	Globally Convergent Policy Search over Dynamic Filters for Output Estimation
arxiv.org	Efficient and Near-Optimal Smoothed Online Learning for Generalized Linear Functions
arxiv.org	Do Differentiable Simulators Give Better Policy Gradients?
arxiv.org	Reward-Free RL is No Harder Than Reward-Aware RL in Linear Markov Decision Processes
arxiv.org	First-Order Regret in Reinforcement Learning with Linear Function Approximation: A Robust Estimation Approach
arxiv.org	Beyond No Regret: Instance-Dependent PAC Reinforcement Learning
arxiv.org	Online Control of Unknown Time-Varying Dynamical Systems
arxiv.org	Bayesian decision-making under misspecified priors with applications to meta-learning
arxiv.org	On Stability of Nonlinear Receding Horizon Control: A Geometric Perspective
arxiv.org	Task-Optimal Exploration in Linear Dynamical Systems
arxiv.org	Corruption Robust Exploration in Episodic Reinforcement Learning
arxiv.org	Towards a Dimension-Free Understanding of Adaptive Linear Control
arxiv.org	Learning a Linear Quadratic Regular from Nonlinear Observations
arxiv.org	Making Non-Stochastic Control (Almost) as Easy as Stochastic
arxiv.org	Constrained Episodic Reinforcement Learning in Concave-Convex and Knapsack Setting
arxiv.org	Reward-Free Exploration for Reinforcement Learning
arxiv.org	Naive Exploration is Optimal for Online LQR
arxiv.org	Logarithmic Regret for Online Control with Adversarial Disturbances
arxiv.org	Balancing Competing Objectives with Noisy Data: Score-Based Classifiers for Welfare-Aware Machine Learning
arxiv.org	Improper Learning for Nonstochastic Control
arxiv.org	The gradient complexity of linear regression
arxiv.org	A Successive-Elimination Approach to Adaptive Robotic Source Seeking
arxiv.org	Learning Linear Dynamical Systems with Semi-Parametric Least Squares
arxiv.org	The Implicit Fairness Criterion of Unconstrained Learning
arxiv.org	Non-Asymptotic Gap-Dependent Regret Bounds for Tabular MDPs”
arxiv.org	First-order Methods Almost Always Avoid Saddle Points
arxiv.org	Approximate Ranking from Pairwise Comparisons
arxiv.org	Tight Query Complexity Lower Bounds for PCA via Finite Sample Deformed Wigner Law
arxiv.org	Learning Without Mixing: Towards A Sharp Analysis of Linear System Identification
arxiv.org	Delayed Impact of Fair Machine Learning
arxiv.org	The Simulator: Towards a Richer Understanding of Adaptive Sampling in the Moderate-Confidence Regime
arxiv.org	Low-rank Solutions of Linear Matrix Equations via Procrustes Flow
arxiv.org	Gradient Descent Converges to Minimizers
arxiv.org	Best-of-K Bandits

Исправить

Конкуренты Готовность: 0%

Конкуренты в Яндексе

Кол-во: 0

Топ сайтов-конкурентов в Яндексе ?

Мы не нашли у вас конкурентов в Яндексе. Сайт или очень молодой или плохо продвигается.

Конкурентов в ТОП-10 Яндекса не нашлось.

Исправить

Конкуренты в Google

Кол-во: 0

Топ сайтов-конкурентов в Google ?

Конкуренты в Google тоже не найдены. Займитесь продвижением сайта!

Конкурентов в ТОП-10 Google не нашлось.

Исправить

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.

Поделитесь с друзьями:

Анализ страницы https://msimchowitz.github.io/publications/

Основное Готовность: 100%

Домен

Ответ сервера

Безопасность

Кодировка

Язык

Скорость загрузки

Объем документа

Ресурсы

Серверные заголовки

CMS

Веб-сервер

Мета-теги Готовность: 48%

Title

Description

Keywords

Канонический Url

Robots

Адаптивность

Разметка OpenGraph

Все мета-теги

Оптимизация Готовность: 82%

Структура

Контент

Заголовки

Тошнота

Академич. тошнота

Семантическое ядро

Индексация Готовность: 60%

Индексирование

Robots.txt

Sitemap

Внутренние ссылки

Внешние ссылки

Конкуренты Готовность: 0%

Конкуренты в Яндексе

Конкуренты в Google

ЗоЗПП: права потребителей Готовность: 100%

Нарушения

ФЗ-149: рекомендательные технологии Готовность: 100%

Нарушения

ФЗ-38: реклама Готовность: 100%

Нарушения

ФЗ-436: защита детей Готовность: 100%

Нарушения

Вердикт