Анализ страницы https://sirui-xu.github.io/InterPrior/
Основное Готовность: 75%
Домен
sirui-xu.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.
На сайте работает защищенный протокол ssl и сайт открывается по https.
Ssl-сертификат действителен до 09.01.2027 2:59:59.
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
~0,20сек
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 0,20сек оптимальна.
Объем документа
51Кб
Размер HTML-кода страницы
?
Слишком большой HTML замедляет парсинг браузером и сканирование поисковым роботом. Рекомендуется не более 200 Кб.
Объем html-документа 51Кб оптимален.
Структура html-документа корректна.
Ресурсы
Ресурсы: 15
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 15 много для одной страницы. Приемлемо до 10. Проведите оптимизацию файлов ресурсов!
Показать полный список ресурсов
| Тип | Название | Значение |
|---|---|---|
| stylesheet | static/css/bulma.min.css | |
| stylesheet | static/css/index.css | |
| stylesheet | static/css/bulma-carousel.min.css | |
| stylesheet | static/css/bulma-slider.min.css | |
| stylesheet | static/css/fontawesome.all.min.css | |
| stylesheet | https://cdn.jsdelivr.net/gh/jpswalsh/academicons@1/css/academicons.min.css | |
| stylesheet | https://fonts.googleapis.com/css2?family=Inter:wght@400;500;600;700;800&display=swap | |
| js | https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.5.1/jquery.min.js | |
| js | https://documentcloud.adobe.com/view-sdk/main.js | |
| js | static/js/fontawesome.all.min.js | |
| js | static/js/bulma-carousel.min.js | |
| js | static/js/bulma-slider.min.js | |
| js | static/js/index.js | |
| js | particles.js | |
| js | static/js/app.js |
Серверные заголовки
Кол-во: 18
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 18шт. Подробнее про серверные заголовки.
Показать полный список серверных заголовков
| Ключ | Значение |
|---|---|
| Server | GitHub.com |
| Access-Control-Allow-Origin | * |
| Strict-Transport-Security | max-age=31556952 |
| ETag | "6a825377-cc27" |
| Cache-Control | max-age=600 |
| x-proxy-cache | MISS |
| x-github-request-id | 60D2:174B6E:115D30:1286DB:6A89139E |
| x-github-edge-region | swedencentral |
| Accept-Ranges | bytes |
| Age | 0 |
| Date | Sat, 22 Aug 2026 03:12:30 GMT |
| Via | 1.1 varnish |
| X-Served-By | cache-bma-essb1270033-BMA |
| X-Cache | MISS |
| x-cache-hits | 0 |
| x-timer | S1787368351.664211,VS0,VE123 |
| Vary | Accept-Encoding |
| x-fastly-request-id | 4caf3843c2882106f06567a4c9e5020317a30710 |
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
InterPrior
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
Humans rarely plan whole-body interactions with objects at the level of explicit whole-body movements. High-level intentions, such as affordance, define the goal, while coordinated balance, contact, and manipulation can emerge naturally from underlying physical and motor priors. Scaling such priors is key to enabling humanoids to compose and generalize loco-manipulation skills across diverse contexts while maintaining physically coherent whole-body coordination. To this end, we introduce InterPrior, a scalable framework that learns a unified generative controller through large-scale imitation pretraining and post-training by reinforcement learning. InterPrior first distills a full-reference imitation expert into a versatile, goal-conditioned variational policy that reconstructs motion from multimodal observations and high-level intent. While the distilled policy reconstructs training behaviors, it does not generalize reliably due to the vast configuration space of large-scale human-object interactions. To address this, we apply data augmentation with physical perturbations, and then perform reinforcement learning finetuning to improve competence on unseen goals and initializations. Together, these steps consolidate the reconstructed latent skills into a valid manifold, yielding a motion prior that generalizes beyond the training data, e.g., it can incorporate new behaviors such as interactions with unseen objects. We further demonstrate its effectiveness for user-interactive control and its potential for real robot deployment.
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: 1552, оптимально: от 120 до 130)
Keywords
Human-Object Interactions, Physics-Based Animation, Motion Priors
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
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
index, follow
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: 9
Мета-теги для красивых превью в соцсетях
?
OpenGraph (og:title, og:description, og:image) управляет тем, как страница выглядит при репосте в социальных сетях и мессенджерах. Отсутствие OG-тегов — невзрачный превью при шеринге.
Разметка OpenGraph задана. Страница оптимизирована под социальные сети.
Показать полный список og мета-тегов
| Тип | Значение |
|---|---|
| og:type | article |
| og:site_name | University of Illinois Urbana-Champaign, Amazon |
| og:title | InterPrior: Scaling Generative Control for Physics-Based Human-Object Interactions |
| og:description | Humans rarely plan whole-body interactions with objects at the level of explicit whole-body movements. High-level intentions, such as affordance, define the goal, while coordinated balance, contact, and manipulation can emerge naturally from underlying physical and motor priors. Scaling such priors is key to enabling humanoids to compose and generalize loco-manipulation skills across diverse contexts while maintaining physically coherent whole-body coordination. To this end, we introduce InterPrior, a scalable framework that learns a unified generative controller through large-scale imitation pretraining and post-training by reinforcement learning. InterPrior first distills a full-reference imitation expert into a versatile, goal-conditioned variational policy that reconstructs motion from multimodal observations and high-level intent. While the distilled policy reconstructs training behaviors, it does not generalize reliably due to the vast configuration space of large-scale human-object interactions. To address this, we apply data augmentation with physical perturbations, and then perform reinforcement learning finetuning to improve competence on unseen goals and initializations. Together, these steps consolidate the reconstructed latent skills into a valid manifold, yielding a motion prior that generalizes beyond the training data, e.g., it can incorporate new behaviors such as interactions with unseen objects. We further demonstrate its effectiveness for user-interactive control and its potential for real robot deployment. |
| og:url | https://sirui-xu.github.io/InterPrior/ |
| og:image | static/images/social_preview.png |
| og:image:width | 1200 |
| og:image:height | 630 |
| og:image:alt | InterPrior: Scaling Generative Control for Physics-Based Human-Object Interactions |
Все мета-теги
Кол-во: 43
Полный список мета-тегов страницы
?
Таблица всех meta-тегов, включая нестандартные. Позволяет найти опечатки, дубли и лишние теги.
Найдены мета-теги 43шт. 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 | title | InterPrior: Scaling Generative Control for Physics-Based Human-Object Interactions |
| name | description | Humans rarely plan whole-body interactions with objects at the level of explicit whole-body movements. High-level intentions, such as affordance, define the goal, while coordinated balance, contact, and manipulation can emerge naturally from underlying physical and motor priors. Scaling such priors is key to enabling humanoids to compose and generalize loco-manipulation skills across diverse contexts while maintaining physically coherent whole-body coordination. To this end, we introduce InterPrior, a scalable framework that learns a unified generative controller through large-scale imitation pretraining and post-training by reinforcement learning. InterPrior first distills a full-reference imitation expert into a versatile, goal-conditioned variational policy that reconstructs motion from multimodal observations and high-level intent. While the distilled policy reconstructs training behaviors, it does not generalize reliably due to the vast configuration space of large-scale human-object interactions. To address this, we apply data augmentation with physical perturbations, and then perform reinforcement learning finetuning to improve competence on unseen goals and initializations. Together, these steps consolidate the reconstructed latent skills into a valid manifold, yielding a motion prior that generalizes beyond the training data, e.g., it can incorporate new behaviors such as interactions with unseen objects. We further demonstrate its effectiveness for user-interactive control and its potential for real robot deployment. |
| name | keywords | Human-Object Interactions, Physics-Based Animation, Motion Priors |
| name | author | Sirui Xu, Samuel Schulter, Morteza Ziyadi, Xialin He, Xiaohan Fei, Yu-Xiong Wang, Liang-Yan Gui |
| name | robots | index, follow |
| name | language | English |
| name | twitter:card | summary_large_image |
| name | twitter:site | @xu_sirui |
| name | twitter:creator | @xu_sirui |
| name | twitter:title | InterPrior: Scaling Generative Control for Physics-Based Human-Object Interactions |
| name | twitter:description | Humans rarely plan whole-body interactions with objects at the level of explicit whole-body movements. High-level intentions, such as affordance, define the goal, while coordinated balance, contact, and manipulation can emerge naturally from underlying physical and motor priors. Scaling such priors is key to enabling humanoids to compose and generalize loco-manipulation skills across diverse contexts while maintaining physically coherent whole-body coordination. To this end, we introduce InterPrior, a scalable framework that learns a unified generative controller through large-scale imitation pretraining and post-training by reinforcement learning. InterPrior first distills a full-reference imitation expert into a versatile, goal-conditioned variational policy that reconstructs motion from multimodal observations and high-level intent. While the distilled policy reconstructs training behaviors, it does not generalize reliably due to the vast configuration space of large-scale human-object interactions. To address this, we apply data augmentation with physical perturbations, and then perform reinforcement learning finetuning to improve competence on unseen goals and initializations. Together, these steps consolidate the reconstructed latent skills into a valid manifold, yielding a motion prior that generalizes beyond the training data, e.g., it can incorporate new behaviors such as interactions with unseen objects. We further demonstrate its effectiveness for user-interactive control and its potential for real robot deployment. |
| name | twitter:image | https://sirui-xu.github.io/InterPrior/static/images/social_preview.png |
| name | twitter:image:alt | InterPrior: Scaling Generative Control for Physics-Based Human-Object Interactions |
| name | citation_title | InterPrior: Scaling Generative Control for Physics-Based Human-Object Interactions |
| name | citation_author | Xu, Sirui |
| name | citation_author | Schulter, Samuel |
| name | citation_author | Ziyadi, Morteza |
| name | citation_author | He, Xialin |
| name | citation_author | Fei, Xiaohan |
| name | citation_author | Wang, Yu-Xiong |
| name | citation_author | Gui, Liang-Yan |
| name | citation_publication_date | 2026 |
| name | citation_conference_title | CVPR |
| name | citation_pdf_url | https://sirui-xu.github.io/InterPrior/static/pdfs/paper.pdf |
| name | theme-color | #2563eb |
| name | msapplication-TileColor | #2563eb |
| name | apple-mobile-web-app-capable | yes |
| name | apple-mobile-web-app-status-bar-style | default |
| property | og:type | article |
| property | og:site_name | University of Illinois Urbana-Champaign, Amazon |
| property | og:title | InterPrior: Scaling Generative Control for Physics-Based Human-Object Interactions |
| property | og:description | Humans rarely plan whole-body interactions with objects at the level of explicit whole-body movements. High-level intentions, such as affordance, define the goal, while coordinated balance, contact, and manipulation can emerge naturally from underlying physical and motor priors. Scaling such priors is key to enabling humanoids to compose and generalize loco-manipulation skills across diverse contexts while maintaining physically coherent whole-body coordination. To this end, we introduce InterPrior, a scalable framework that learns a unified generative controller through large-scale imitation pretraining and post-training by reinforcement learning. InterPrior first distills a full-reference imitation expert into a versatile, goal-conditioned variational policy that reconstructs motion from multimodal observations and high-level intent. While the distilled policy reconstructs training behaviors, it does not generalize reliably due to the vast configuration space of large-scale human-object interactions. To address this, we apply data augmentation with physical perturbations, and then perform reinforcement learning finetuning to improve competence on unseen goals and initializations. Together, these steps consolidate the reconstructed latent skills into a valid manifold, yielding a motion prior that generalizes beyond the training data, e.g., it can incorporate new behaviors such as interactions with unseen objects. We further demonstrate its effectiveness for user-interactive control and its potential for real robot deployment. |
| property | og:url | https://sirui-xu.github.io/InterPrior/ |
| property | og:image | static/images/social_preview.png |
| property | og:image:width | 1200 |
| property | og:image:height | 630 |
| property | og:image:alt | InterPrior: Scaling Generative Control for Physics-Based Human-Object Interactions |
| property | article:published_time | 2026-02-05T00:00:00.000Z |
| property | article:author | Sirui Xu |
| property | article:section | Research |
| property | article:tag | Human-Object Interactions |
| property | article:tag | Physics-Based Animation |
Оптимизация Готовность: 53%
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 одном 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>!
Абзацев с текстом 9 слишком мало. Добавьте больше абзацев с текстом (тег <p>)!
Кол-во слов 600 не очень много. Добавьте побольше текста (хотя бы 800 слов)!
Среднее число слов в абзаце 37 достаточно.
Кол-во знаков контента 4520 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> 1. Это прекрасно.
На странице присутствуют заголовки <h2> 24. Это хорошо.
Тошнота
3,46
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
25,50%
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 |
|---|---|---|
| human-object | 12 | 2,00% |
| interactions | 9 | 1,50% |
| control | 8 | 1,33% |
| interprior | 7 | 1,17% |
| whole-body | 6 | 1,00% |
| loco-manipulation | 5 | 0,83% |
| physics-based | 4 | 0,67% |
| behaviors | 4 | 0,67% |
| motion | 4 | 0,67% |
| retargeting | 4 | 0,67% |
| forward | 4 | 0,67% |
| dynamics | 4 | 0,67% |
| better | 4 | 0,67% |
| solution | 4 | 0,67% |
| contact-rich | 4 | 0,67% |
| multimodal | 3 | 0,50% |
| imitation | 3 | 0,50% |
| large-scale | 3 | 0,50% |
| versatile | 3 | 0,50% |
| interaction | 3 | 0,50% |
Индексация Готовность: 60%
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 16 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: 73 байт. Загружен за: 0сек.
Проверяемая страница не запрещена в robots.txt.
Robots.txt доступен по постоянному адресу
Показать содержимое robots.txt
User-agent: *
Disallow:
Sitemap: https://sirui-xu.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://sirui-xu.github.io/sitemap.xml |
|
Внутренние ссылки
Кол-во: 6
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 6 оптимально.
Внутренние ссылки не запрещены к индексации в robots.txt.
Показать внутренние ссылки
| Url | Анкор | Состояние |
|---|---|---|
| /dexplore/ |
<div class="work-info">
<!-- TODO: Replace with actual paper title -->
<h5>Dexplore: Scalable Neural Control for Dexterous Manipulation from Reference-Scoped Exploration</h5>
<!-- TODO: Replace with brief description -->
<p>Deploy a variant of InterPrior on a dexterous robotic hand.</p>
<!-- TODO: Replace with venue and year -->
<span class="work-venue">CoRL 2025</span>
</div>
<i class="fas fa-external-link-alt"></i>
|
|
| /InterMimic/ |
<div class="work-info">
<!-- TODO: Replace with actual paper title -->
<h5>InterMimic: Towards Universal Whole-Body Control for Physics-Based Human-Object Interactions</h5>
<!-- TODO: Replace with brief description -->
<p>The foundation of InterPrior, which scales up loco-manipulation behaviors with motion imitation.</p>
<!-- TODO: Replace with venue and year -->
<span class="work-venue">CVPR 2025 Highlight</span>
</div>
<i class="fas fa-external-link-alt"></i>
|
|
| /InterAct/ |
<div class="work-info">
<h5>InterAct: Advancing Large-Scale Versatile 3D Human-Object Interaction Generation</h5>
<p>A comprehensive dataset for benchmarking kinematic and physics-based human-object interactions.</p>
<span class="work-venue">CVPR 2025</span>
</div>
<i class="fas fa-external-link-alt"></i>
|
|
| /InterDreamer/ |
<div class="work-info">
<h5>InterDreamer: Zero-Shot Text to 3D Dynamic Human-Object Interaction</h5>
<p>Synergizing LLM with human motion prior for text-driven 3D human-object interactions without paired training.</p>
<span class="work-venue">NeurIPS 2024</span>
</div>
<i class="fas fa-external-link-alt"></i>
|
|
| /InterDiff/ |
<div class="work-info">
<h5>InterDiff: Generating 3D Human-Object Interactions with Physics-Informed Diffusion</h5>
<p>The first diffusion model for whole-body loco-manipulation animation.</p>
<span class="work-venue">ICCV 2023</span>
</div>
<i class="fas fa-external-link-alt"></i>
|
|
| / |
Sirui Xu
|
|
Внешние ссылки
Кол-во: 10
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 10 слишком много. Спрячьте лишние ссылки в тег noindex или атрибут rel='nofollow'!
Показать внешние ссылки
| Url | Анкор |
|---|---|
| ultra-humanoid.github.io |
<div class="work-info">
<h5>ULTRA: Unified Multimodal Control for Autonomous Humanoid Whole-Body Loco-Manipulation</h5>
<p>Deploy InterPrior to real with multimodal control.</p>
<span class="work-venue">ArXiv 2026</span>
</div>
<i class="fas fa-external-link-alt"></i>
|
| samschulter.github.io |
Samuel Schulter
|
| scholar.google.com |
Morteza Ziyadi
|
| xialin-he.github.io |
Xialin He
|
| feixh.github.io |
Xiaohan Fei
|
| yxw.cs.illinois.edu |
Yu-Xiong Wang
|
| lgui.cs.illinois.edu |
Liang-Yan Gui
|
| arxiv.org |
<span class="icon">
<i class="fas fa-file-pdf"></i>
</span>
<span>Paper</span>
|
| arxiv.org |
<span class="icon">
<i class="ai ai-arxiv"></i>
</span>
<span>arXiv</span>
|
| github.com |
Academic Project Page Template
|
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://sirui-xu.github.io/InterPrior/ готова к продвижению на 53%. 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: