Анализ страницы https://puzzlellms.github.io/page3
Основное Готовность: 100%
Домен
puzzlellms.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.
Цепочка редиректов:
https://puzzlellms.github.io/page3
301 MovedPermanently
https://puzzlellms.github.io/page3/
200 OK
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.
На сайте работает защищенный протокол ssl и сайт открывается по https.
Ssl-сертификат действителен до 21.10.2026 20:15:12.
Включён HSTS (Strict-Transport-Security) — защита от подмены на http.
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
~0,43сек
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 0,43сек оптимальна.
Объем документа
24Кб
Размер HTML-кода страницы
?
Слишком большой HTML замедляет парсинг браузером и сканирование поисковым роботом. Рекомендуется не более 200 Кб.
Объем html-документа 24Кб 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=Lato&family=Source+Sans+Pro:wght@400;600;700;900&display=swap | |
| stylesheet | https://cdn.jsdelivr.net/npm/bootstrap@5.3.2/dist/css/bootstrap.min.css | |
| stylesheet | https://cdn.jsdelivr.net/npm/@fortawesome/fontawesome-free@6.5.1/css/all.min.css | |
| stylesheet | /assets/css/jekyll-theme-chirpy.css | |
| stylesheet | https://cdn.jsdelivr.net/npm/loading-attribute-polyfill@2.1.1/dist/loading-attribute-polyfill.min.css | |
| js | https://cdn.jsdelivr.net/combine/npm/jquery@3.7.1/dist/jquery.min.js,npm/bootstrap@5.3.2/dist/js/bootstrap.bundle.min.js,npm/simple-jekyll-search@1.10.0/dest/simple-jekyll-search.min.js,npm/loading-attribute-polyfill@2.1.1/dist/loading-attribute-polyfill.umd.min.js,npm/dayjs@1.11.10/dayjs.min.js,npm/dayjs@1.11.10/locale/en.min.js,npm/dayjs@1.11.10/plugin/relativeTime.min.js,npm/dayjs@1.11.10/plugin/localizedFormat.min.js | |
| js | /assets/js/dist/home.min.js | |
| js | /assets/js/dist/app.min.js | |
| js | https://www.googletagmanager.com/gtag/js?id=G-K3R7WNDLH1 |
Серверные заголовки
Кол-во: 19
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 19шт. Подробнее про серверные заголовки.
Показать полный список серверных заголовков
| Ключ | Значение |
|---|---|
| Server | GitHub.com |
| x-origin-cache | HIT |
| Access-Control-Allow-Origin | * |
| Strict-Transport-Security | max-age=31556952 |
| ETag | "6623aad8-614d" |
| Cache-Control | max-age=600 |
| x-proxy-cache | MISS |
| x-github-request-id | 6C30:3F0643:57D5CC8:58945BA:6A8B8E85 |
| x-github-edge-region | fra |
| Accept-Ranges | bytes |
| Age | 0 |
| Date | Mon, 24 Aug 2026 00:21:25 GMT |
| Via | 1.1 varnish |
| X-Served-By | cache-fra-eddf8230233-FRA |
| X-Cache | MISS |
| x-cache-hits | 0 |
| x-timer | S1787530886.609269,VS0,VE111 |
| Vary | Accept-Encoding |
| x-fastly-request-id | f07ca8798adb45dafc136e86ca920cc1df73a066 |
CMS
Jekyll v4.3.3
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: Jekyll v4.3.3.
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
PuzzleLLMs
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: 10, минимум: 25, оптимально: от 40 до 45)
Дублей словоформ в title не найдено.
Description
A Survey on Puzzle Solving using Reasoning of Large Language Models
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 увеличить число символов в description (текущее значение мало: 67, минимум: 80, оптимально: от 120 до 130)
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
https://puzzlellms.github.io/page3/
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
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, user-scalable=no initial-scale=1, shrink-to-fit=no, viewport-fit=cover
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 user-scalable определяет доступность масштабирования страницы пользователем.
Разметка OpenGraph
Кол-во: 6
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:title | PuzzleLLMs |
| og:locale | en |
| og:description | A Survey on Puzzle Solving using Reasoning of Large Language Models |
| og:url | https://puzzlellms.github.io/page3/ |
| og:site_name | PuzzleLLMs |
| og:type | website |
Все мета-теги
Кол-во: 21
Полный список мета-тегов страницы
?
Таблица всех meta-тегов, включая нестандартные. Позволяет найти опечатки, дубли и лишние теги.
Найдены мета-теги 21шт. 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 | theme-color | #f7f7f7 |
| name | theme-color | #1b1b1e |
| name | apple-mobile-web-app-capable | yes |
| name | apple-mobile-web-app-status-bar-style | black-translucent |
| name | viewport | width=device-width, user-scalable=no initial-scale=1, shrink-to-fit=no, viewport-fit=cover |
| name | generator | Jekyll v4.3.3 |
| name | description | A Survey on Puzzle Solving using Reasoning of Large Language Models |
| name | twitter:card | summary |
| name | google-site-verification | zsKis5bVRvV46KPKZ30faUFQGWIBRxR6aF2yGL6gQNw |
| name | apple-mobile-web-app-title | PuzzleLLMs |
| name | application-name | PuzzleLLMs |
| name | msapplication-TileColor | #da532c |
| name | msapplication-config | /assets/img/favicons/browserconfig.xml |
| name | theme-color | #ffffff |
| property | og:title | PuzzleLLMs |
| property | og:locale | en |
| property | og:description | A Survey on Puzzle Solving using Reasoning of Large Language Models |
| property | og:url | https://puzzlellms.github.io/page3/ |
| property | og:site_name | PuzzleLLMs |
| property | og:type | website |
| property | twitter:title | PuzzleLLMs |
Оптимизация Готовность: 68%
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
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>!
Кол-во слов 466 не очень много. Добавьте побольше текста (хотя бы 800 слов)!
Абзацев с текстом 14 достаточно.
Среднее число слов в абзаце 24 достаточно.
Кол-во знаков контента 3238 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> 11. Это прекрасно.
На странице присутствуют заголовки <h2> 3. Это хорошо.
Тошнота
3,32
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 3. Измените текст страницы!
Академич. тошнота
14,81%
Насколько текст перенасыщен ключевыми словами
?
Академическая тошнота = (частота слова / общее количество слов) × 100%. Показывает долю конкретного слова в тексте. Норма 5–15%.
Академическая тошнота страницы в пределах нормы.
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 |
|---|---|---|
| language | 11 | 2,36% |
| models | 10 | 2,15% |
| 📙paper: | 10 | 2,15% |
| 🔑public: | 10 | 2,15% |
| prompting | 10 | 2,15% |
| dataset | 10 | 2,15% |
| reasoning | 7 | 1,50% |
| section: | 7 | 1,50% |
| stochastic | 7 | 1,50% |
| survey | 5 | 1,07% |
| methods | 5 | 1,07% |
| commonsense | 4 | 0,86% |
| graph-of-thought | 4 | 0,86% |
| logical | 4 | 0,86% |
| rule-based | 3 | 0,64% |
| self-correction | 3 | 0,64% |
| fine-tuning | 3 | 0,64% |
| puzzlellms | 2 | 0,43% |
| puzzle | 2 | 0,43% |
| solving | 2 | 0,43% |
Индексация Готовность: 100%
Индексирование
Ошибок нет
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 55 оптимально. Поисковые роботы обязательно проиндексируют сайт.
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: 87 байт. Загружен за: 0сек.
Проверяемая страница не запрещена в robots.txt.
Robots.txt доступен по постоянному адресу
Показать содержимое robots.txt
User-agent: *
Disallow: /norobots/
Sitemap: https://puzzlellms.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://puzzlellms.github.io/sitemap.xml |
|
Внутренние ссылки
Кол-во: 49
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 49 оптимально.
Внутренние ссылки не запрещены к индексации в robots.txt.
На странице присутствуют изображения 1.
Показать внутренние ссылки
| Url | Анкор | Состояние |
|---|---|---|
| / |
PuzzleLLMs
|
|
| / |
<i class="fa-fw fas fa-home"></i> <span>HOME</span>
|
|
| /categories/ |
<i class="fa-fw fas fa-stream"></i> <span>CATEGORIES</span>
|
|
| /tags/ |
<i class="fa-fw fas fa-tags"></i> <span>TAGS</span>
|
|
| /archives/ |
<i class="fa-fw fas fa-archive"></i> <span>ARCHIVES</span>
|
|
| /about/ |
<i class="fa-fw fas fa-info-circle"></i> <span>ABOUT</span>
|
|
| /feed.xml |
<i class="fas fa-rss"></i>
|
|
| /posts/A-Survey-of-Chain-of-Thought-Reasoning/ |
<div class="col-md-12"><div class="card-body d-flex flex-column"><h1 class="card-title my-2 mt-md-0">A Survey of Chain of Thought Reasoning</h1><div class="card-text content mt-0 mb-3"><p> 📙Paper: “A Survey of Chain of Thought Reasoning: Advances, Frontiers and Future” 🔑Public: ✅ ⚲ Area: Prompting, Cot 📅 Date: 2023-09-27 🔎 Paper Section: methods / general methods 📝 Refer...</p></div><div class="post-meta flex-grow-1 d-flex align-items-end"><div class="me-auto"> <i class="far fa-calendar fa-fw me-1"></i> <time data-ts="1695744000" data-df="ll"> Sep 26, 2023 </time> <i class="far fa-folder-open fa-fw me-1"></i> <span class="categories"> prompting, cot </span></div></div></div></div>
|
|
| /posts/PaLM-2-Technical-Report/ |
<div class="col-md-12"><div class="card-body d-flex flex-column"><h1 class="card-title my-2 mt-md-0">PaLM 2 Technical Report</h1><div class="card-text content mt-0 mb-3"><p> 📙Paper: “PaLM 2 Technical Report” 🔑Public: ✅ ⚲ Area: Model 📅 Date: 2023-09-13 🔎 Paper Section: model 📝 References: -</p></div><div class="post-meta flex-grow-1 d-flex align-items-end"><div class="me-auto"> <i class="far fa-calendar fa-fw me-1"></i> <time data-ts="1694534400" data-df="ll"> Sep 12, 2023 </time> <i class="far fa-folder-open fa-fw me-1"></i> <span class="categories"> model </span></div></div></div></div>
|
|
| /posts/Exploring-Large-Language-Models-for-Communication-Games/ |
<div class="col-md-12"><div class="card-body d-flex flex-column"><h1 class="card-title my-2 mt-md-0">Exploring Large Language Models for Communication Games</h1><div class="card-text content mt-0 mb-3"><p> 📙Paper: “Exploring Large Language Models for Communication Games: An Empirical Study on Werewolf” 🔑Public: ✅ ⚲ Area: Dataset, Stochastic 📅 Date: 2023-09-09 🔎 Paper Section: dataset / rul...</p></div><div class="post-meta flex-grow-1 d-flex align-items-end"><div class="me-auto"> <i class="far fa-calendar fa-fw me-1"></i> <time data-ts="1694188800" data-df="ll"> Sep 8, 2023 </time> <i class="far fa-folder-open fa-fw me-1"></i> <span class="categories"> dataset, stochastic </span></div></div></div></div>
|
|
| /posts/Are-ChatGPT-and-GPT-4-Good-Poker-Players/ |
<div class="col-md-12"><div class="card-body d-flex flex-column"><h1 class="card-title my-2 mt-md-0">Are ChatGPT and GPT-4 Good Poker Players</h1><div class="card-text content mt-0 mb-3"><p> 📙Paper: “Are ChatGPT and GPT-4 Good Poker Players? - A Pre-Flop Analysis” 🔑Public: ✅ ⚲ Area: Dataset, Stochastic 📅 Date: 2023-08-23 🔎 Paper Section: dataset / rule-based / stochastic 📝...</p></div><div class="post-meta flex-grow-1 d-flex align-items-end"><div class="me-auto"> <i class="far fa-calendar fa-fw me-1"></i> <time data-ts="1692720000" data-df="ll"> Aug 22, 2023 </time> <i class="far fa-folder-open fa-fw me-1"></i> <span class="categories"> dataset, stochastic </span></div></div></div></div>
|
|
| /posts/LatEval/ |
<div class="col-md-12"><div class="card-body d-flex flex-column"><h1 class="card-title my-2 mt-md-0">LatEval</h1><div class="card-text content mt-0 mb-3"><p> 📙Paper: “LatEval: An Interactive LLMs Evaluation Benchmark with Incomplete Information from Lateral Thinking Puzzles” 🔑Public: ✅ ⚲ Area: Dataset, Commonsense 📅 Date: 2023-08-21 🔎 Paper S...</p></div><div class="post-meta flex-grow-1 d-flex align-items-end"><div class="me-auto"> <i class="far fa-calendar fa-fw me-1"></i> <time data-ts="1692547200" data-df="ll"> Aug 20, 2023 </time> <i class="far fa-folder-open fa-fw me-1"></i> <span class="categories"> dataset, commonsense </span></div></div></div></div>
|
|
| /posts/Graph-of-Thoughts/ |
<div class="col-md-12"><div class="card-body d-flex flex-column"><h1 class="card-title my-2 mt-md-0">Graph of Thoughts</h1><div class="card-text content mt-0 mb-3"><p> 📙Paper: “Graph of Thoughts: Solving Elaborate Problems with Large Language Models” 🔑Public: ✅ ⚲ Area: Prompting, Graph-of-thought 📅 Date: 2023-08-18 🔎 Paper Section: methods / advanced /...</p></div><div class="post-meta flex-grow-1 d-flex align-items-end"><div class="me-auto"> <i class="far fa-calendar fa-fw me-1"></i> <time data-ts="1692288000" data-df="ll"> Aug 17, 2023 </time> <i class="far fa-folder-open fa-fw me-1"></i> <span class="categories"> prompting, graph-of-thought </span></div></div></div></div>
|
|
| /posts/Boosting-Logical-Reasoning-in-Large-Language-Models-through-a-New-Framework/ |
<div class="col-md-12"><div class="card-body d-flex flex-column"><h1 class="card-title my-2 mt-md-0">Boosting Logical Reasoning in Large Language Models through a New Framework</h1><div class="card-text content mt-0 mb-3"><p> 📙Paper: “Boosting Logical Reasoning in Large Language Models through a New Framework: The Graph of Thought” 🔑Public: ✅ ⚲ Area: Prompting, Graph-of-thought 📅 Date: 2023-08-16 🔎 Paper Sect...</p></div><div class="post-meta flex-grow-1 d-flex align-items-end"><div class="me-auto"> <i class="far fa-calendar fa-fw me-1"></i> <time data-ts="1692115200" data-df="ll"> Aug 15, 2023 </time> <i class="far fa-folder-open fa-fw me-1"></i> <span class="categories"> prompting, graph-of-thought </span></div></div></div></div>
|
|
| /posts/Automatically-Correcting-Large-Language-Models/ |
<div class="col-md-12"><div class="card-body d-flex flex-column"><h1 class="card-title my-2 mt-md-0">Automatically Correcting Large Language Models</h1><div class="card-text content mt-0 mb-3"><p> 📙Paper: “Automatically Correcting Large Language Models: Surveying the landscape of diverse self-correction strategies” 🔑Public: ✅ ⚲ Area: Prompting, Self-correction 📅 Date: 2023-08-06 🔎...</p></div><div class="post-meta flex-grow-1 d-flex align-items-end"><div class="me-auto"> <i class="far fa-calendar fa-fw me-1"></i> <time data-ts="1691251200" data-df="ll"> Aug 5, 2023 </time> <i class="far fa-folder-open fa-fw me-1"></i> <span class="categories"> prompting, self-correction </span></div></div></div></div>
|
|
| /posts/Language-Models-Can-Teach-Themselves-to-Program-Better/ |
<div class="col-md-12"><div class="card-body d-flex flex-column"><h1 class="card-title my-2 mt-md-0">Language Models Can Teach Themselves to Program Better</h1><div class="card-text content mt-0 mb-3"><p> 📙Paper: “Language Models Can Teach Themselves to Program Better” 🔑Public: ✅ ⚲ Area: Programming puzzles 📅 Date: 2023-07-29 🔎 Paper Section: methods / fine-tuning 📝 References: 46</p></div><div class="post-meta flex-grow-1 d-flex align-items-end"><div class="me-auto"> <i class="far fa-calendar fa-fw me-1"></i> <time data-ts="1690560000" data-df="ll"> Jul 28, 2023 </time> <i class="far fa-folder-open fa-fw me-1"></i> <span class="categories"> programming puzzles </span></div></div></div></div>
|
|
| /posts/Leveraging-Large-Language-Models-to-Generate-Answer-Set-Programs/ |
<div class="col-md-12"><div class="card-body d-flex flex-column"><h1 class="card-title my-2 mt-md-0">Leveraging Large Language Models to Generate Answer Set Programs</h1><div class="card-text content mt-0 mb-3"><p> 📙Paper: “Leveraging Large Language Models to Generate Answer Set Programs” 🔑Public: ✅ ⚲ Area: Neurosymbolic 📅 Date: 2023-07-15 🔎 Paper Section: methods / puzzle translation 📝 Reference...</p></div><div class="post-meta flex-grow-1 d-flex align-items-end"><div class="me-auto"> <i class="far fa-calendar fa-fw me-1"></i> <time data-ts="1689350400" data-df="ll"> Jul 14, 2023 </time> <i class="far fa-folder-open fa-fw me-1"></i> <span class="categories"> neurosymbolic </span></div></div></div></div>
|
|
| /page2 |
<i class="fas fa-angle-left"></i>
|
|
| / |
1
|
|
| /page2 |
2
|
|
| /page3 |
3
|
|
| /page4 |
4
|
|
| /page9 |
9
|
|
| /page4 |
<i class="fas fa-angle-right"></i>
|
|
| /posts/getting-started/ |
Getting Started
|
|
| /posts/template/ |
Template
|
|
| /posts/LINC/ |
LINC
|
|
| /posts/Abductive-and-inductive-reasoning/ |
Abductive and inductive reasoning
|
|
| /posts/LLM-Based-Agent-Society-Investigation/ |
LLM-Based Agent Society Investigation
|
|
| /tags/dataset/ |
dataset
|
|
| /tags/prompting/ |
prompting
|
|
| /tags/fine-tuning/ |
fine-tuning
|
|
| /tags/rule-less/ |
rule-less
|
|
| /tags/rule-based/ |
rule-based
|
|
| /tags/model/ |
model
|
|
| /tags/survey/ |
survey
|
|
| /tags/logical-reasoning/ |
logical reasoning
|
|
| /tags/commonsense/ |
commonsense
|
|
| /tags/stochastic/ |
stochastic
|
|
| /tags/dataset/ |
dataset
|
|
| /tags/prompting/ |
prompting
|
|
| /tags/fine-tuning/ |
fine-tuning
|
|
| /tags/rule-less/ |
rule-less
|
|
| /tags/rule-based/ |
rule-based
|
|
| /tags/model/ |
model
|
|
| /tags/survey/ |
survey
|
|
| /tags/logical-reasoning/ |
logical reasoning
|
|
| /tags/commonsense/ |
commonsense
|
|
| /tags/stochastic/ |
stochastic
|
|
Внешние ссылки
Кол-во: 5
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.
На странице присутствуют внешние ссылки с пустым анкором: 1!
Внешних ссылок на странице 5 оптимально.
Показать внешние ссылки
| Url | Анкор |
|---|---|
| github.com |
<i class="fab fa-github"></i>
|
| twitter.com |
<i class="fa-brands fa-x-twitter"></i>
|
| github.com |
Пустой анкор
|
| github.com |
Chirpy
|
| jekyllrb.com |
Jekyll
|
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://puzzlellms.github.io/page3 готова к продвижению на 79%. Чтобы еще улучшить страницу и попасть на первые места поисковой выдачи необходимо:
Исправьте ошибки в мета-тегах.
Исправьте ошибки оптимизации.
Поделитесь с друзьями: