Анализ сайта jxzhangjhu.github.io
Основное Готовность: 75%
Домен
jxzhangjhu.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://jxzhangjhu.github.io
301 MovedPermanently
https://jxzhangjhu.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 09.01.2027 2:59:59.
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
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
~0,62сек
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 0,62сек оптимальна.
Объем документа
153Кб
Размер HTML-кода страницы
?
Слишком большой HTML замедляет парсинг браузером и сканирование поисковым роботом. Рекомендуется не более 200 Кб.
Объем html-документа 153Кб оптимален.
Структура html-документа корректна.
Ресурсы
Ресурсы: 19
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 19 много для одной страницы. Приемлемо до 10. Проведите оптимизацию файлов ресурсов!
Показать полный список ресурсов
| Тип | Название | Значение |
|---|---|---|
| stylesheet | https://cdn.jsdelivr.net/npm/bootstrap@4.6.1/dist/css/bootstrap.min.css | |
| stylesheet | https://cdn.jsdelivr.net/npm/mdbootstrap@4.20.0/css/mdb.min.css | |
| stylesheet | https://cdn.jsdelivr.net/npm/@fortawesome/fontawesome-free@5.15.4/css/all.min.css | |
| stylesheet | https://cdn.jsdelivr.net/npm/academicons@1.9.1/css/academicons.min.css | |
| stylesheet | https://fonts.googleapis.com/css2?family=Inter:wght@300;400;500;600;700&display=swap | |
| stylesheet | https://fonts.googleapis.com/css?family=Material+Icons | |
| stylesheet | https://cdn.jsdelivr.net/gh/jwarby/jekyll-pygments-themes@master/github.css | |
| stylesheet | /assets/css/main.css | |
| stylesheet | https://cdn.jsdelivr.net/gh/jwarby/jekyll-pygments-themes@master/native.css | |
| js | /assets/js/theme.js | |
| js | /assets/js/dark_mode.js | |
| js | https://cdn.jsdelivr.net/npm/jquery@3.6.0/dist/jquery.min.js | |
| js | https://cdn.jsdelivr.net/npm/bootstrap@4.6.1/dist/js/bootstrap.bundle.min.js | |
| js | https://cdn.jsdelivr.net/npm/mdbootstrap@4.20.0/js/mdb.min.js | |
| js | https://cdn.jsdelivr.net/npm/medium-zoom@1.0.8/dist/medium-zoom.min.js | |
| js | /assets/js/zoom.js | |
| js | /assets/js/common.js | |
| js | https://d1bxh8uas1mnw7.cloudfront.net/assets/embed.js | |
| js | https://badge.dimensions.ai/badge.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 | "6a7e980a-266bb" |
| Cache-Control | max-age=600 |
| x-proxy-cache | MISS |
| x-github-request-id | DE20:16D245:41C8EE1:425CBEE:6A8AE632 |
| x-github-edge-region | fra |
| Accept-Ranges | bytes |
| Age | 0 |
| Date | Sun, 23 Aug 2026 12:23:14 GMT |
| Via | 1.1 varnish |
| X-Served-By | cache-fra-eddf8230150-FRA |
| X-Cache | MISS |
| x-cache-hits | 0 |
| x-timer | S1787487795.818872,VS0,VE154 |
| Vary | Accept-Encoding |
| x-fastly-request-id | 589d9c1e0afe0b2fdce44d6787cd33c78074288d |
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: 50%
Title
Jiaxin Zhang
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: 12, минимум: 25, оптимально: от 40 до 45)
Дублей словоформ в title не найдено.
Description
Jiaxin Zhang — Senior Staff Research Scientist (Research Lead) at Salesforce AI Research, building reliable, calibrated LLMs and self-evolving long-horizon AI agents: agentic reinforcement learning, alignment, calibration, and trustworthy evaluation.
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: 251, оптимально: от 120 до 130)
Keywords
Jiaxin Zhang, Salesforce AI Research, large language models, LLM, agentic reinforcement learning, alignment, calibration, uncertainty quantification, AI agents, post-training, trustworthy AI
Список ключевых слов страницы (устаревший тег)
?
Meta Keywords не учитывается Яндексом и Google для ранжирования с 2009–2012 годов. Заполнение не обязательно, но не вредит. Конкурент может использовать содержимое для анализа.
Keywords установлены.
Канонический Url
https://jxzhangjhu.github.io/
Указывает поисковику основную версию страницы
?
Canonical (rel=canonical) предотвращает проблему дублей страниц. Должен точно совпадать с URL проверяемой страницы. Неправильный canonical может передать ссылочный вес на другую страницу.
Канонический Url прописан корректно.
Robots
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
Кол-во: 7
Мета-теги для красивых превью в соцсетях
?
OpenGraph (og:title, og:description, og:image) управляет тем, как страница выглядит при репосте в социальных сетях и мессенджерах. Отсутствие OG-тегов — невзрачный превью при шеринге.
Разметка OpenGraph задана. Страница оптимизирована под социальные сети.
Показать полный список og мета-тегов
| Тип | Значение |
|---|---|
| og:site_name | Jiaxin Zhang |
| og:type | website |
| og:title | Jiaxin Zhang | About |
| og:url | https://jxzhangjhu.github.io/ |
| og:description | Jiaxin Zhang — Senior Staff Research Scientist (Research Lead) at Salesforce AI Research, building reliable, calibrated LLMs and self-evolving long-horizon AI agents: agentic reinforcement learning, alignment, calibration, and trustworthy evaluation. |
| og:image | https://jxzhangjhu.github.io/assets/img/prof_pic.jpg |
| og:locale | en |
Все мета-теги
Кол-во: 17
Полный список мета-тегов страницы
?
Таблица всех meta-тегов, включая нестандартные. Позволяет найти опечатки, дубли и лишние теги.
Найдены мета-теги 17шт. 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 | author | Jiaxin Zhang |
| name | description | Jiaxin Zhang — Senior Staff Research Scientist (Research Lead) at Salesforce AI Research, building reliable, calibrated LLMs and self-evolving long-horizon AI agents: agentic reinforcement learning, alignment, calibration, and trustworthy evaluation. |
| name | keywords | Jiaxin Zhang, Salesforce AI Research, large language models, LLM, agentic reinforcement learning, alignment, calibration, uncertainty quantification, AI agents, post-training, trustworthy AI |
| name | twitter:card | summary |
| name | twitter:title | About |
| name | twitter:description | Jiaxin Zhang — Senior Staff Research Scientist (Research Lead) at Salesforce AI Research, building reliable, calibrated LLMs and self-evolving long-horizon AI agents: agentic reinforcement learning, alignment, calibration, and trustworthy evaluation. |
| name | twitter:image | https://jxzhangjhu.github.io/assets/img/prof_pic.jpg |
| name | twitter:site | @jxzhangjhu |
| name | twitter:creator | @jxzhangjhu |
| property | og:site_name | Jiaxin Zhang |
| property | og:type | website |
| property | og:title | Jiaxin Zhang | About |
| property | og:url | https://jxzhangjhu.github.io/ |
| property | og:description | Jiaxin Zhang — Senior Staff Research Scientist (Research Lead) at Salesforce AI Research, building reliable, calibrated LLMs and self-evolving long-horizon AI agents: agentic reinforcement learning, alignment, calibration, and trustworthy evaluation. |
| property | og:image | https://jxzhangjhu.github.io/assets/img/prof_pic.jpg |
| property | og:locale | en |
Оптимизация Готовность: 60%
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 2 встречаются в тексте редко. Добавьте в контент страницы слова из тега <title>!
Абзацев с текстом 43 достаточно.
Среднее число слов в абзаце 152 достаточно.
Кол-во знаков контента 64098 на странице оптимально.
Кол-во слов 8791 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> 6. Это хорошо.
Тошнота
8,19
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
34,94%
Насколько текст перенасыщен ключевыми словами
?
Академическая тошнота = (частота слова / общее количество слов) × 100%. Показывает долю конкретного слова в тексте. Норма 5–15%.
Академическая тошнота превышает норму 5-15%. Измените текст страницы!
Семантическое ядро
20
Наиболее часто встречающиеся слова на странице
?
Топ слов по частоте использования. Показывает, какие слова доминируют в тексте с точки зрения поисковика.
Контент страницы содержит осмысленный текст и слова.
Показать список слов
| Слово | Кол-во | Частота |
|---|---|---|
| models | 67 | 0,76% |
| methods | 40 | 0,46% |
| optimization | 38 | 0,43% |
| jiaxin | 37 | 0,42% |
| language | 35 | 0,40% |
| reasoning | 34 | 0,39% |
| uncertainty | 32 | 0,36% |
| generation | 32 | 0,36% |
| learning | 28 | 0,32% |
| framework | 27 | 0,31% |
| performance | 26 | 0,30% |
| conference | 25 | 0,28% |
| information | 24 | 0,27% |
| approach | 24 | 0,27% |
| method | 24 | 0,27% |
| gradient | 24 | 0,27% |
| research | 23 | 0,26% |
| reliability | 22 | 0,25% |
| evaluation | 21 | 0,24% |
| proceedings | 20 | 0,23% |
Индексация Готовность: 40%
Индексирование
Есть ошибки
Разрешено ли индексирование страницы
?
Проверяет, не закрыта ли страница от индексации через robots.txt, meta robots или X-Robots-Tag. Страница, закрытая от индексации, не появится в поисковой выдаче.
Анкоров на странице 235 слишком много. Проведите ревизию и оптимизацию ссылок сайта.
Robots.txt
Найден корректный robots.txt
Файл управления сканированием сайта роботами
?
Robots.txt указывает поисковым роботам, какие страницы сканировать, а какие — нет. Ошибки в файле могут случайно закрыть важные разделы от индексации.
Robots.txt настроен корректно. Размер файла: 75 байт. Загружен за: 1сек.
Проверяемая страница не запрещена в robots.txt.
Robots.txt доступен по постоянному адресу
Цепочка редиректов для файла robots.txt:
http://jxzhangjhu.github.io/robots.txt
301 MovedPermanently
https://jxzhangjhu.github.io/robots.txt
200 OK
Показать содержимое robots.txt
User-agent: *
Disallow:
Sitemap: https://jxzhangjhu.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://jxzhangjhu.github.io/sitemap.xml |
|
Внутренние ссылки
Кол-во: 7
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 7 оптимально.
Внутренние ссылки не запрещены к индексации в robots.txt.
Показать внутренние ссылки
| Url | Анкор | Состояние | Анализировать |
|---|---|---|---|
| / |
About<span class="sr-only">(current)</span>
|
|
Анализировать url |
| /publications/ |
Publications
|
|
Анализировать url |
| /news/ |
News & Updates
|
|
Анализировать url |
| /publications/ |
Selected Publications
|
|
Анализировать url |
| /publications/ |
Publications
|
|
Анализировать url |
| /assets/pdf/publications/NeurIPS2023_poster.pdf |
Poster
|
|
|
| /assets/pdf/publications/Neurips2023_slides.pdf |
Slides
|
|
Внешние ссылки
Кол-во: 192
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 192 слишком много. Спрячьте лишние ссылки в тег noindex или атрибут rel='nofollow'!
На странице ссылки с атрибутом rel='nofollow' 27.
Показать первые 100 внешних ссылок
| Url | Анкор | Анализировать |
|---|---|---|
| scholar.google.com |
<i class="ai ai-google-scholar"></i>
|
Анализировать url |
| github.com |
<i class="fab fa-github"></i>
|
Анализировать url |
| linkedin.com |
<i class="fab fa-linkedin"></i>
|
Анализировать url |
| twitter.com |
<i class="fab fa-twitter"></i>
|
|
| blog.salesforceairesearch.com |
Salesforce AI Research
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
CaOPD
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
NuRL
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Passive→Active survey
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Agentic Confidence Calibration
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Agentic Uncertainty Quantification
|
Анализировать url |
| salesforce.com |
Trustworthy Deep Research
|
Анализировать url |
| intuit.com |
Intuit AI Research
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
SAC3
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
PhaseEvo
|
Анализировать url |
| ornl.gov |
Oak Ridge National Laboratory
|
Анализировать url |
| en.wikipedia.org |
Summit
|
Анализировать url |
| en.wikipedia.org |
Frontier
|
Анализировать url |
| jhu.edu |
Johns Hopkins University
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Agentic Confidence Calibration
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
LaTtE-Flow
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
NuRL
|
Анализировать url |
| github.com |
code
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
paper
|
Анализировать url |
| github.com |
code
|
Анализировать url |
| huggingface.co |
Hugging Face
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
From Passive Metric to Active Signal
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Don’t Stop Early: Scalable Enterprise Deep Research
|
Анализировать url |
| trustworthy-ai-workshop.github.io |
UCSD EnCORE Workshop
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Nudging the Boundaries of LLM Reasoning
|
Анализировать url |
| salesforce.com |
Towards Trustworthy Enterprise Deep Research
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
R2I-Bench
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Statistical Factuality Guarantee
|
Анализировать url |
| aclanthology.org |
Confidence-Aware Reasoning
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
SEE
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Automatic Prompt Optimization Survey
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Gradient-guided Attention Map Editing
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Modality-Specialized Synergizers
|
Анализировать url |
| interpretable-ai-workshop.github.io |
Interpretable AI: Past, Present and Future
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Ski
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
OOK
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
HyQE
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
InterleavedEval
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
DCR
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
SoS
|
Анализировать url |
| linkedin.com |
Intuit Open Source Meetup
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Discriminant Distance-Aware Representation
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
SPUQ: Perturbation-Based Uncertainty Quantification for LLMs
|
Анализировать url |
| github.com |
Awesome-LLM-Prompt-Optimization
|
Анализировать url |
| github.com |
Awesome-LLM-RAG
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
DECDM
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Image Reconstruction Uncertainty
|
Анализировать url |
| openreview.net |
DCR: Divide-Conquer-Reasoning
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
SAC3: Reliable Hallucination Detection
|
Анализировать url |
| github.com |
code
|
Анализировать url |
| patents.google.com |
Model Based Document Image Enhancement
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Interactive Multi-fidelity Learning
|
Анализировать url |
| github.com |
Awesome-LLM-Reliability-Robustness-Safety
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Speech Privacy Leakage from Shared Gradients
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Accelerating Inverse Learning
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
AutoNF
|
Анализировать url |
| trustworthy-ai-workshop.github.io |
EnCORE Workshop on Interpretability in Modern AI
|
Анализировать url |
| scholar.google.com |
Google Scholar
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
The Illusion of Certainty: Decoupling Capability and Calibration in On-Policy Distillation
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
arXiv
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
PDF
|
Анализировать url |
| github.com |
Code
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Agentic Confidence Calibration
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
arXiv
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
PDF
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Agentic Uncertainty Quantification
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
arXiv
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
PDF
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
From Passive Metric to Active Signal: The Evolving Role of Uncertainty Quantification in Large Language Models
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
arXiv
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
PDF
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Don’t Stop Early: Scalable Enterprise Deep Research with Controlled Information Flow and Evidence-Aware Termination
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
arXiv
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
PDF
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Nudging the Boundaries of LLM Reasoning
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
arXiv
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
PDF
|
Анализировать url |
| github.com |
Code
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
MMPersuade: A Dataset and Evaluation Framework for Multimodal Persuasion
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
arXiv
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
PDF
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
LaTtE-Flow: Layerwise Timestep-Expert Flow-based Transformer
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
arXiv
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
PDF
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
R2I-Bench: Benchmarking Reasoning-Driven Text-to-Image Generation
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
arXiv
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
PDF
|
Анализировать url |
| github.com |
Code
|
Анализировать url |
| r2i-bench.github.io |
Leaderboard
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Towards Statistical Factuality Guarantee For Large Vision-Language Models
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
arXiv
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
PDF
|
Анализировать url |
| aclanthology.org |
Confidence-Aware Reasoning: Optimizing Self-Guided Thinking Trajectories in Large Reasoning Models
|
Анализировать url |
| aclanthology.org |
PDF
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
SEE: Strategic Exploration and Exploitation for Cohesive In-Context Prompt Optimization
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
arXiv
|
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 jxzhangjhu.github.io выполнена всего на 56%. Чтобы исправить ситуацию и попасть в ТОП необходимо:
Исправьте ошибки в мета-тегах.
Исправьте ошибки оптимизации.
Исправьте ошибки индексации.
Поделитесь с друзьями: