Анализ сайта junjiehu.github.io
Основное Готовность: 70%
Домен
junjiehu.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:
http://junjiehu.github.io
301 MovedPermanently
https://junjiehu.github.io/
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.
Не настроен HSTS (Strict-Transport-Security) — рекомендуется включить.
На сайте работает защищенный протокол ssl и сайт открывается по https.
Ssl-сертификат действителен до 17.11.2026 16:21:14.
HTTP автоматически перенаправляется на HTTPS.
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
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 страницы не указан. Рекомендуется явно указать язык документа!
Скорость загрузки
~0,59сек
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 0,59сек оптимальна.
Объем документа
201Кб
Размер HTML-кода страницы
?
Слишком большой HTML замедляет парсинг браузером и сканирование поисковым роботом. Рекомендуется не более 200 Кб.
Объем html-документа 201Кб оптимален.
Структура html-документа корректна.
Ресурсы
Ресурсы: 17
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 17 много для одной страницы. Приемлемо до 10. Проведите оптимизацию файлов ресурсов!
Показать полный список ресурсов
| Тип | Название | Значение |
|---|---|---|
| stylesheet | https://stackpath.bootstrapcdn.com/bootstrap/4.4.1/css/bootstrap.min.css | |
| stylesheet | https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/mdbootstrap/4.17.0/css/mdb.min.css | |
| stylesheet | https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/font-awesome/5.13.0/css/all.min.css | |
| stylesheet | https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/academicons/1.8.6/css/academicons.min.css | |
| stylesheet | text/css | https://fonts.googleapis.com/css?family=Roboto:300,400,500,700|Roboto+Slab:100,300,400,500,700|Material+Icons |
| stylesheet | /assets/css/main.css | |
| stylesheet | https://gitcdn.link/repo/jwarby/jekyll-pygments-themes/master/github.css | |
| stylesheet | https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/KaTeX/0.11.1/katex.min.css | |
| js | https://code.jquery.com/jquery-3.4.1.slim.min.js | |
| js | https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/popper.js/2.4.0/umd/popper.min.js | |
| js | https://stackpath.bootstrapcdn.com/bootstrap/4.4.1/js/bootstrap.min.js | |
| js | https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/mdbootstrap/4.17.0/js/mdb.min.js | |
| js | /assets/js/common.js | |
| js | https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/KaTeX/0.11.1/katex.min.js | |
| js | /assets/js/katex.js | |
| js | https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/masonry/4.2.2/masonry.pkgd.min.js | |
| js | https://unpkg.com/imagesloaded@4/imagesloaded.pkgd.min.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 | "6a87d7a0-327ea" |
| Cache-Control | max-age=600 |
| x-proxy-cache | MISS |
| x-github-request-id | 8882:E2628:1A0B2EB:1A421DA:6A897846 |
| x-github-edge-region | fra |
| Accept-Ranges | bytes |
| Age | 0 |
| Date | Sat, 22 Aug 2026 10:21:58 GMT |
| Via | 1.1 varnish |
| X-Served-By | cache-fra-eddf8230091-FRA |
| X-Cache | MISS |
| x-cache-hits | 0 |
| x-timer | S1787394119.623836,VS0,VE122 |
| Vary | Accept-Encoding |
| x-fastly-request-id | d30afd1b1516ff9173809ddc35156f14a10544fe |
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: 17%
Title
Junjie Hu
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 simple, whitespace theme for academics. Based on [*folio](https://github.com/bogoli/-folio) design.
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: 102, 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
/
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.
Домен в каноническом Url не совпадает!
Robots
Ошибок нет
Директивы для поисковых роботов на уровне страницы
?
Meta Robots управляет индексацией конкретной страницы: index/noindex — индексировать ли, follow/nofollow — следовать ли по ссылкам. Noindex полностью исключает страницу из поиска.
Meta-тег robots не указан. Страница свободна для индексации.
Адаптивность
width=device-width, initial-scale=1, shrink-to-fit=no
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
Не найдено
Мета-теги для красивых превью в соцсетях
?
OpenGraph (og:title, og:description, og:image) управляет тем, как страница выглядит при репосте в социальных сетях и мессенджерах. Отсутствие OG-тегов — невзрачный превью при шеринге.
Разметка OpenGraph не задана. Страница не оптимизирована под социальные сети. Мета-теги с разметкой Og помогают социальным роботам лучше структурировать Ваш сайт.
Все мета-теги
Кол-во: 2
Полный список мета-тегов страницы
?
Таблица всех meta-тегов, включая нестандартные. Позволяет найти опечатки, дубли и лишние теги.
Найдены мета-теги 2шт. Мета-теги не видимы для человека и предназначены для обмена информацией между веб-страницей и поисковыми системами, браузерами и другими веб-службами. С ними роботы 🤖 и устройства ведут себя более ожидаемо.
Показать полный список мета-тегов
| Тип | Название | Значение |
|---|---|---|
| name | viewport | width=device-width, initial-scale=1, shrink-to-fit=no |
| name | description | A simple, whitespace theme for academics. Based on [*folio](https://github.com/bogoli/-folio) design. |
Оптимизация Готовность: 62%
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>!
Абзацев с текстом 98 достаточно.
Среднее число слов в абзаце 58 достаточно.
Кол-во знаков контента 63441 на странице оптимально.
Кол-во слов 9249 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> 14. Это хорошо.
На странице присутствуют заголовки <h3> 7.
Тошнота
10
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
372,27%
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 |
|---|---|---|
| junjie | 100 | 1,08% |
| language | 58 | 0,63% |
| machine | 57 | 0,62% |
| conference | 57 | 0,62% |
| translation | 55 | 0,59% |
| languages | 52 | 0,56% |
| learning | 48 | 0,52% |
| models | 48 | 0,52% |
| multilingual | 46 | 0,50% |
| natural | 43 | 0,46% |
| proceedings | 41 | 0,44% |
| methods | 37 | 0,40% |
| processing | 34 | 0,37% |
| neural | 29 | 0,31% |
| research | 23 | 0,25% |
| graham | 22 | 0,24% |
| neubig | 22 | 0,24% |
| association | 22 | 0,24% |
| computational | 22 | 0,24% |
| empirical | 22 | 0,24% |
Индексация Готовность: 0%
Индексирование
Есть ошибки
Разрешено ли индексирование страницы
?
Проверяет, не закрыта ли страница от индексации через robots.txt, meta robots или X-Robots-Tag. Страница, закрытая от индексации, не появится в поисковой выдаче.
Анкоров на странице 211 слишком много. Проведите ревизию и оптимизацию ссылок сайта.
Robots.txt
Не найден
Файл управления сканированием сайта роботами
?
Robots.txt указывает поисковым роботам, какие страницы сканировать, а какие — нет. Ошибки в файле могут случайно закрыть важные разделы от индексации.
Файл robots.txt не найден (ошибка 404). Крайне рекомендуем добавить файл robots.txt, это правило хорошего тона для поисковых роботов.
Sitemap
Кол-во: 0
XML-карта сайта для поисковиков
?
Sitemap.xml помогает поисковику быстрее находить и индексировать страницы. Особенно важен для крупных сайтов и новых страниц, на которые ещё нет входящих ссылок.
Robots.txt не содержит ссылку на карту сайта. Рекомендуется добавить карту сайта и указать ссылку на нее в robots.txt.
Внутренние ссылки
Кол-во: 10
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 10 оптимально.
Показать внутренние ссылки
| Url | Анкор | Состояние | Анализировать |
|---|---|---|---|
| / |
V-SEAM: Visual Semantic Editing and Attention Modulating for Causal Interpretability of Vision-Language Models
|
|
Анализировать url |
| / |
OLIVE: Object Level In-Context Visual Embeddings
|
|
Анализировать url |
| / |
How Well Do LLMs Identify Cultural Unity in Diversity?
|
|
Анализировать url |
| / |
MetaWriter: Exploring the Potential and Perils of AI Writing Support in Scientific Peer Review
|
|
Анализировать url |
| /cs639-spring26/ |
CS 639 Deep Learning for Natural Language Processing (Spring 2026)
|
|
Анализировать url |
| /cs769-fall25/ |
CS 769 Advanced Natural Language Processing (Fall 2025)
|
|
Анализировать url |
| /cs769-fall24/ |
CS 769 Advanced Natural Language Processing (Fall 2024)
|
|
Анализировать url |
| /cs769-fall23/ |
CS 769 Advanced Natural Language Processing (Fall 2023)
|
|
Анализировать url |
| /cs769-spring23/ |
CS 769 Advanced Natural Language Processing (Spring 2023)
|
|
Анализировать url |
| /cs769-spring22/ |
CS 769 Advanced Natural Language Processing (Spring 2022)
|
|
Анализировать url |
Внешние ссылки
Кол-во: 165
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 165 слишком много. Спрячьте лишние ссылки в тег noindex или атрибут rel='nofollow'!
Показать первые 100 внешних ссылок
| Url | Анкор | Анализировать |
|---|---|---|
| github.com |
<i class="fab fa-github fa-1x"></i>
|
Анализировать url |
| linkedin.com |
<i class="fab fa-linkedin fa-1x"></i>
|
Анализировать url |
| scholar.google.com |
<i class="fab fa-google fa-1x"></i>
|
Анализировать url |
| facebook.com |
<i class="fab fa-facebook fa-1x"></i>
|
|
| twitter.com |
<i class="fab fa-twitter fa-1x"></i>
|
|
| cs.wisc.edu |
Department of Computer Sciences
|
Анализировать url |
| biostat.wisc.edu |
Department of Biostatistics & Medical Informatics
|
Анализировать url |
| datascience.wisc.edu |
Data Science Institute
|
Анализировать url |
| wisc.edu |
University of Wisconsin-Madison
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
[TTT-NTP]
|
Анализировать url |
| openreview.net |
[uTTT]
|
Анализировать url |
| openreview.net |
[TTG]
|
Анализировать url |
| openreview.net |
[R<sup>2</sup>-TTT]
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
[PyramidKV]
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
[R-KV]
|
Анализировать url |
| openreview.net |
[GDPO]
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
[CAMT]
|
Анализировать url |
| openreview.net |
[VideoBiasEval]
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
[XTREME]
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
[MMGR]
|
Анализировать url |
| aclanthology.org |
[MENTOR]
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
[PETAR]
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
[OctoMed]
|
Анализировать url |
| openreview.net |
[COMMA]
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
[CodeClinic]
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
[DEBATE]
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
[Opinion Dynamic]
|
Анализировать url |
| aclanthology.org |
[Belief Network]
|
Анализировать url |
| openreview.net |
[ProFS]
|
Анализировать url |
| openreview.net |
[HarmThoughts]
|
Анализировать url |
| cs.wisc.edu |
CS
|
Анализировать url |
| youtube.com |
UW-Madison
|
Анализировать url |
| youtube.com |
Madison
|
Анализировать url |
| iss.wisc.edu |
J-1 student internship
|
Анализировать url |
| uppaal.github.io |
Rheeya Uppaal
|
Анализировать url |
| tossowski.github.io |
Tim Ossowski
|
Анализировать url |
| bigbinnie.github.io |
Binwei Yao
|
Анализировать url |
| zefan-cai.github.io |
Zefan Cai
|
Анализировать url |
| ikakkar03.github.io |
Ishita Kakkar
|
Анализировать url |
| stocktonjenkins.github.io |
Stockton Jenkins
|
Анализировать url |
| chloeeliu.github.io |
Chloe Liu
|
Анализировать url |
| linkedin.com |
Vaibhav Dhanuka
|
Анализировать url |
| tianyi0216.github.io |
Tianyi Xu
|
Анализировать url |
| yancyou.github.io |
Xuan Ouyang
|
Анализировать url |
| linkedin.com |
Himanshu Chaudhary
|
Анализировать url |
| linkedin.com |
Tara Bobinac
|
Анализировать url |
| linkedin.com |
Karthik Suresh
|
Анализировать url |
| linkedin.com |
Shan Leng
|
Анализировать url |
| agoyal0512.github.io |
Agam Goyal
|
Анализировать url |
| linkedin.com |
Samarth Mathur
|
Анализировать url |
| linkedin.com |
Yuye Jiang
|
Анализировать url |
| linkedin.com |
Gowtham Ramesh
|
Анализировать url |
| linkedin.com |
Jack Ziyang Cai
|
Анализировать url |
| linkedin.com |
Ruixue Lian
|
Анализировать url |
| sethares.engr.wisc.edu |
Prof. William Sethares
|
Анализировать url |
| scholar.google.com |
Makesh Narsimhan Sreedhar
|
Анализировать url |
| github.com |
Shilu He
|
Анализировать url |
| linkedin.com |
Shanchao Liang
|
Анализировать url |
| shunchizhang.github.io |
Shunchi Zhang
|
Анализировать url |
| openreview.net |
Recurrent Key-Value Residual
|
Анализировать url |
| openreview.net |
Fully-Recurrent Test-Time Training
|
Анализировать url |
| openreview.net |
Test-Time Training Normalization Done Right
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
SITA: Learning Speaker-Invariant and Tone-Aware Speech Representations for Low-Resource Tonal Languages
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
DEBATE: A Large-Scale Benchmark for Role-Playing LLM Agents in Multi-Agent, Long-Form Debates
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Scaling Up Audio-Synchronized Visual Animation: An Efficient Training Paradigm
|
Анализировать url |
| aclanthology.org |
From Heads to Neurons: Causal Attribution and Steering in Multi-Task Vision–Language Models
|
Анализировать url |
| aclanthology.org |
MENTOR: Efficient Autoregressive Image Generation with Balanced Multimodal Control
|
Анализировать url |
| openreview.net |
When Safety Fails Before the Answer: Benchmarking Harmful Behavior Detection in Reasoning Chains
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
VisualToolAgent (VisTA): A Reinforcement Learning Framework for Visual Tool Selection
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Open-Med-Reasoner: Data Recipes for Multimodal Medical Reasoning
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
PETAR: Localized Findings Generation with Mask-Aware Vision-Language Modeling for PET Automated Reporting
|
Анализировать url |
| openreview.net |
GRAFF: GRaph-Augmented Fine-grained Fusion for Large Language Models
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Test-Time Training with Next-Token Prediction
|
Анализировать url |
| openreview.net |
SWE-Edit: Rethinking Code Editing for Efficient SWE-Agent
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
MMGR: Multi-Modal Generative Reasoning
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
RiskCueBench: Benchmarking Anticipatory Reasoning from Early Risk Cues in Video-Language Models
|
Анализировать url |
| openreview.net |
From Preferences to Prejudice: The Role of Alignment Tuning in Shaping Social Bias in Video Diffusion Models
|
Анализировать url |
| openreview.net |
Multi-Head Attention Residuals
|
Анализировать url |
| openreview.net |
Test-Time Generation
|
Анализировать url |
| openreview.net |
Last Layer Key-Value Cache is All You Need
|
Анализировать url |
| openreview.net |
Universal Test-Time Training
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
PyramidKV: Dynamic KV Cache Compression based on Pyramidal Information Funneling
|
Анализировать url |
| github.com |
Code
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Probing LLM World Models: Enhancing Guesstimation with Wisdom of Crowds Decoding
|
Анализировать url |
| openreview.net |
Model Editing as a Robust and Denoised variant of DPO: A Case Study on Toxicity
|
Анализировать url |
| openreview.net |
No Preference Left Behind: Group Distributional Preference Optimization
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
MA-LoT: Multi-Agent Lean-based Long Chain-of-Thought Reasoning enhances Formal Theorem Proving
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
R-KV: Redundancy-aware KV Cache Compression for Training-Free Reasoning Models Acceleration
|
Анализировать url |
| openreview.net |
COMMA: A Communicative Multimodal Multi-Agent Benchmark
|
Анализировать url |
| openreview.net |
HeadInfer: Memory-Efficient LLM Inference by Head-wise Offloading
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Data Augmentation using LLMs: Data Perspectives, Learning Paradigms and Challenges
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Lookahead Exploration with Neural Radiance Representation for Continuous Vision-Language Navigation
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Evaluating LLM Agent Group Dynamics against Human Group Dynamics: A Case Study on Wisdom of Partisan Crowds
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Learning Label Hierarchy with Supervised Contrastive Learning
|
Анализировать url |
| aclanthology.org |
Beyond Demographics: Aligning Role-playing LLM-based Agents Using Human Belief Networks
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Benchmarking Machine Translation with Cultural Awareness
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Chatbot Meets Pipeline: Augment Large Language Model with Definite Finite Automaton
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
How does Multi-Task Training Affect Transformer In-Context Capabilities? Investigations with Function Classes
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Simulating Opinion Dynamics with Networks of LLM-based Agents
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Mitigating Fine-tuning based Jailbreak Attack with Backdoor Enhanced Safety Alignment
|
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
Оптимизация сайта junjiehu.github.io выполнена всего на 37%. Чтобы исправить ситуацию и попасть в ТОП необходимо:
Исправьте ошибки в мета-тегах.
Исправьте ошибки оптимизации.
Исправьте ошибки индексации.
Поделитесь с друзьями: