Анализ сайта lilywenglab.github.io
Основное Готовность: 100%
Домен
lilywenglab.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://lilywenglab.github.io
301 MovedPermanently
https://lilywenglab.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.
На сайте работает защищенный протокол ssl и сайт открывается по https.
Ssl-сертификат действителен до 04.10.2026 2:46:45.
Включён HSTS (Strict-Transport-Security) — защита от подмены на http.
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-US
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-US.
Скорость загрузки
~0,46сек
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 0,46сек оптимальна.
Объем документа
54Кб
Размер HTML-кода страницы
?
Слишком большой HTML замедляет парсинг браузером и сканирование поисковым роботом. Рекомендуется не более 200 Кб.
Объем html-документа 54Кб оптимален.
Структура html-документа корректна.
Ресурсы
Ресурсы: 2
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 2 достаточно.
Показать полный список ресурсов
| Тип | Название | Значение |
|---|---|---|
| stylesheet | /assets/css/style.css?v=e9973f68509bce5babeb6eb3d5b988eb9e29a67c | |
| js | https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/anchor-js/4.1.0/anchor.min.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 | "6a87e785-da93" |
| Cache-Control | max-age=600 |
| x-proxy-cache | MISS |
| x-github-request-id | D816:1D1C91:1D3B40:1F830C:6A8981D4 |
| x-github-edge-region | swedencentral |
| Accept-Ranges | bytes |
| Age | 0 |
| Date | Sat, 22 Aug 2026 11:02:44 GMT |
| Via | 1.1 varnish |
| X-Served-By | cache-bma-essb1270032-BMA |
| X-Cache | MISS |
| x-cache-hits | 0 |
| x-timer | S1787396564.075614,VS0,VE124 |
| Vary | Accept-Encoding |
| x-fastly-request-id | b10853e21f778594aed7cff6a914e3d1cb2be9cf |
CMS
Jekyll v3.10.0
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 v3.10.0.
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
Lily’s homepage
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: 15, минимум: 25, оптимально: от 40 до 45)
Дублей словоформ в title не найдено.
Description
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.
Установите мета-тег description!
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://lilywenglab.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
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: 5
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 | Lily’s homepage |
| og:locale | en_US |
| og:url | https://lilywenglab.github.io/ |
| og:site_name | Lily’s homepage |
| og:type | website |
Все мета-теги
Кол-во: 9
Полный список мета-тегов страницы
?
Таблица всех meta-тегов, включая нестандартные. Позволяет найти опечатки, дубли и лишние теги.
Найдены мета-теги 9шт. 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 | generator | Jekyll v3.10.0 |
| name | twitter:card | summary |
| property | og:title | Lily’s homepage |
| property | og:locale | en_US |
| property | og:url | https://lilywenglab.github.io/ |
| property | og:site_name | Lily’s homepage |
| property | og:type | website |
| property | twitter:title | Lily’s homepage |
Оптимизация Готовность: 42%
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 0 встречаются в тексте редко. Добавьте в контент страницы слова из тега <title>!
Абзацев с текстом 109 достаточно.
Среднее число слов в абзаце 26 достаточно.
Кол-во знаков контента 25380 на странице оптимально.
Кол-во слов 3840 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 <h2> 10. Это хорошо.
На странице присутствуют заголовки <h3> 6.
Тошнота
7,62
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
36,41%
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 |
|---|---|---|
| [code] | 58 | 1,51% |
| [project | 38 | 0,99% |
| daniel | 34 | 0,89% |
| learning | 33 | 0,86% |
| robustness | 33 | 0,86% |
| oikarinen | 32 | 0,83% |
| neural | 30 | 0,78% |
| models | 24 | 0,62% |
| research | 23 | 0,60% |
| robust | 22 | 0,57% |
| neurips | 21 | 0,55% |
| networks | 20 | 0,52% |
| network | 17 | 0,44% |
| through | 15 | 0,39% |
| interpretability | 15 | 0,39% |
| nguyen | 15 | 0,39% |
| workshop | 14 | 0,36% |
| concept | 14 | 0,36% |
| trustworthy | 13 | 0,34% |
| bottleneck | 12 | 0,31% |
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 240 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: 54
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 54 оптимально.
Показать внутренние ссылки
| Url | Анкор | Состояние | Анализировать |
|---|---|---|---|
| /cvpr2026-principled-interpretability-tutorial/ |
<strong>Principled Interpretability in Vision Models</strong>
|
|
Анализировать url |
| /CB-LLMs/ |
Concept Bottleneck LLM
|
|
Анализировать url |
| /posthoc-generative-cbm/ |
Generative CBM
|
|
Анализировать url |
| /VLG-CBM/ |
VLG-CBM
|
|
Анализировать url |
| /Neuron_Eval/ |
Neuron-Eval
|
|
Анализировать url |
| /Trustworthy_Mechanistic_Interpretability/ |
Trustworthy Mechanistic Interpretability
|
|
Анализировать url |
| /Linear-Explanation/ |
Linear Explanation for polysemantic neurons
|
|
Анализировать url |
| /Audio_Network_Dissection/ |
Audio Network Dissection
|
|
Анализировать url |
| /Describe-and-Dissect/ |
Describe-and-Dissect
|
|
Анализировать url |
| /ReflCtrl/ |
Controlling LLM Reflections
|
|
Анализировать url |
| /ThinkEdit/ |
ThinkEdit
|
|
Анализировать url |
| /when2tool/ |
Understanding LLM Agents Tool-Calling
|
|
Анализировать url |
| /Provably-Robust-Conformal-Prediction/ |
Provably Robust Conformal Prediction
|
|
Анализировать url |
| /Smoothed_Robust_DRL/ |
Robust DRL
|
|
Анализировать url |
| /Steer2Edit/ |
Steer2Edit: Principled Steering for LLMs
|
|
Анализировать url |
| /DSC-291-sp26/ |
Spring 2026
|
|
Анализировать url |
| /DSC_140B_Sp26/ |
Spring 2026
|
|
Анализировать url |
| /Agent-Cold-Start-Safety-Gap/ |
[project page]
|
|
Анализировать url |
| /when2tool/ |
[project page]
|
|
Анализировать url |
| /Steer2Edit/ |
[project page]
|
|
Анализировать url |
| /ReflCtrl/ |
[project page]
|
|
Анализировать url |
| /RAT_MisD/ |
[project page]
|
|
Анализировать url |
| /Training_Trustworthy_LRM_with_Refine/ |
[project page]
|
|
Анализировать url |
| /Efficient-Interpretability-Eval/ |
[project page]
|
|
Анализировать url |
| / |
<strong>Resting Neurons, Active Insights: Robustifying Activation Sparsity in LLMs via Spontaneity</strong>
|
|
Анализировать url |
| /Class-Incremental-CBM/ |
[project page]
|
|
Анализировать url |
| /Neuron_Eval/ |
[project page]
|
|
Анализировать url |
| /ThinkEdit/ |
[project page]
|
|
Анализировать url |
| /posthoc-generative-cbm/ |
[project page]
|
|
Анализировать url |
| /CB-LLMs/ |
[project page]
|
|
Анализировать url |
| /effective_skill_unlearning/ |
[project page]
|
|
Анализировать url |
| /Describe-and-Dissect/ |
[project page]
|
|
Анализировать url |
| /VLG-CBM/ |
[project page]
|
|
Анализировать url |
| /provable-efficient-dataset-distill-KRR/ |
[project page]
|
|
Анализировать url |
| /Interpretability-Guided-Defense/ |
[project page]
|
|
Анализировать url |
| /Concept_Driven_Continual_Learning/ |
[project page]
|
|
Анализировать url |
| /Linear-Explanation/ |
[project page]
|
|
Анализировать url |
| /Smoothed_Robust_DRL/ |
[project page]
|
|
Анализировать url |
| /Audio_Network_Dissection/ |
[project page]
|
|
Анализировать url |
| /Provably-Robust-Conformal-Prediction/ |
[project page]
|
|
Анализировать url |
| /Efficient-LLM-automated-interpretability/ |
[project page]
|
|
Анализировать url |
| /ThinkEdit/ |
[project page]
|
|
Анализировать url |
| /Neuron_Eval/ |
[project page]
|
|
Анализировать url |
| /posthoc-generative-cbm/ |
[project page]
|
|
Анализировать url |
| /CB-LLMs/ |
[project page]
|
|
Анализировать url |
| /Describe-and-Dissect/ |
[project page]
|
|
Анализировать url |
| /VLG-CBM/ |
[project page]
|
|
Анализировать url |
| /Concept_Driven_Continual_Learning/ |
[project page]
|
|
Анализировать url |
| /Linear-Explanation/ |
[project page]
|
|
Анализировать url |
| /Audio_Network_Dissection/ |
[project page]
|
|
Анализировать url |
| /Efficient-LLM-automated-interpretability/ |
[project page]
|
|
Анализировать url |
| /Interpretability-Guided-Defense/ |
[project page]
|
|
Анализировать url |
| /Smoothed_Robust_DRL/ |
[project page]
|
|
Анализировать url |
| /Provably-Robust-Conformal-Prediction/ |
[project page]
|
|
Анализировать url |
Внешние ссылки
Кол-во: 179
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 179 слишком много. Спрячьте лишние ссылки в тег noindex или атрибут rel='nofollow'!
Показать первые 100 внешних ссылок
| Url | Анкор | Анализировать |
|---|---|---|
| datascience.ucsd.edu |
Halıcıoğlu Data Science Institute
|
Анализировать url |
| cse.ucsd.edu |
Computer Science and Engineering
|
Анализировать url |
| github.com |
Trustworthy Machine Learning Lab
|
Анализировать url |
| scholar.google.com |
Google Scholar
|
Анализировать url |
| forms.gle |
this form
|
Анализировать url |
| datascience.ucsd.edu |
HDSI Graduate program
|
Анализировать url |
| cse.ucsd.edu |
CSE Graduate program
|
Анализировать url |
| trustworthy-ai-workshop.github.io |
<strong>Principled Design for Trustworthy AI</strong>
|
Анализировать url |
| trustworthy-ai-workshop.github.io |
<strong>Trustworthy Visual Intelligence and Beyond</strong>
|
Анализировать url |
| trustworthy-ai-workshop.github.io |
<strong>Interpretability in Modern AI: Foundations, Methods, and Emerging Directions</strong>
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Concept Bottleneck SAE
|
Анализировать url |
| openreview.net |
Label-Free CBM
|
Анализировать url |
| openreview.net |
CLIP-Dissect
|
Анализировать url |
| sunchungen.github.io |
Adv-LLM
|
Анализировать url |
| github.com |
Agent Safety Gap
|
Анализировать url |
| eecs.mit.edu |
Electrical Engineering and Computer Science
|
Анализировать url |
| web.ee.ntu.edu.tw |
Electrical Engineering
|
Анализировать url |
| intel.com |
Announcement
|
Анализировать url |
| today.ucsd.edu |
UCSD News
|
Анализировать url |
| today.ucsd.edu |
UCSD News
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<strong>The Cold-Start Safety Gap in LLM Agents</strong>
|
Анализировать url |
| github.com |
[code]
|
Анализировать url |
| huggingface.co |
[SODA benchmark for Agent Safety]
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<strong>LLM Agents Already Know When to Call Tools - Even Without Reasoning</strong>
|
Анализировать url |
| github.com |
[code]
|
Анализировать url |
| huggingface.co |
[when2tool dataset]
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<strong>Steer2Edit: From Activation Steering to Component-Level Editing</strong>
|
Анализировать url |
| github.com |
[code]
|
Анализировать url |
| openreview.net |
<strong>ReflCtrl: Controlling LLM Reflection via Representation Engineering</strong>
|
Анализировать url |
| github.com |
[code]
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<strong>RAT: Boosting Misclassification Detection Ability without Extra Data</strong>
|
Анализировать url |
| github.com |
[code]
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<strong>ReFIne: A Framework for Trustworthy Large Reasoning Models with Reliability, Faithfulness, and Interpretability</strong>
|
Анализировать url |
| github.com |
[code]
|
Анализировать url |
| openaccess.thecvf.com |
<strong>Interpretable and Steerable Concept Bottleneck Sparse Autoencoders</strong>
|
Анализировать url |
| github.com |
[code]
|
Анализировать url |
| openaccess.thecvf.com |
<strong>Beyond Top Activations: Efficient and Reliable Crowdsourced Evaluation of Automated Interpretability</strong>
|
Анализировать url |
| github.com |
[code]
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<strong>CI-CBM: Class-Incremental Concept Bottleneck Model for Interpretable Continual Learning</strong>
|
Анализировать url |
| github.com |
[code]
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<strong>Graph Concept Bottleneck Models</strong>
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<strong>Evaluating Neuron Explanations: A Unified Framework with Sanity Checks</strong>
|
Анализировать url |
| github.com |
[code]
|
Анализировать url |
| openreview.net |
<strong>Understanding Fixed Predictions via Confined Regions</strong>
|
Анализировать url |
| github.com |
[code]
|
Анализировать url |
| aclanthology.org |
<strong>ThinkEdit: Interpretable Weight Editing to Mitigate Overly Short Thinking in Reasoning Models</strong>
|
Анализировать url |
| github.com |
[code]
|
Анализировать url |
| openaccess.thecvf.com |
<strong>Interpretable Generative Models through Post-hoc Concept Bottlenecks</strong>
|
Анализировать url |
| github.com |
[code]
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<strong>Concept Bottleneck Large Language Models</strong>
|
Анализировать url |
| github.com |
[code]
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<strong>Iterative Self-Tuning LLMs for Enhanced Jailbreaking Capabilities</strong>
|
Анализировать url |
| github.com |
[code]
|
Анализировать url |
| sunchungen.github.io |
[project page]
|
Анализировать url |
| microsoft.com |
Microsoft Research Blog
|
Анализировать url |
| aclanthology.org |
<strong>Effective Skill Unlearning through Intervention and Abstention</strong>
|
Анализировать url |
| github.com |
[code]
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<strong>Anti-Sensing: Defense against Unauthorized Radar-based Human Vital Sign Sensing with Physically Realizable Wearable Oscillators</strong>
|
Анализировать url |
| openaccess.thecvf.com |
<strong>SAND: Enhancing Open-Set Neuron Descriptions through Spatial Awareness</strong>
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<strong>Interpreting Neurons in Deep Vision Networks with Language Models</strong>
|
Анализировать url |
| github.com |
[code]
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<strong>VLG-CBM: Training Concept Bottleneck Models with Vision-Language Guidance</strong>
|
Анализировать url |
| github.com |
[code]
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<strong>Abstracted Shapes as Tokens - A Generalizable and Interpretable Model for Time-series Classification</strong>
|
Анализировать url |
| github.com |
[code]
|
Анализировать url |
| openreview.net |
<strong>Probabilistic Federated Prompt-Tuning with Non-IID and Imbalanced Data</strong>
|
Анализировать url |
| github.com |
[code]
|
Анализировать url |
| openreview.net |
<strong>Provable and Efficient Dataset Distillation for Kernel Ridge Regression</strong>
|
Анализировать url |
| github.com |
[code]
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<strong>Interpretability-Guided Test-Time Adversarial Defense</strong>
|
Анализировать url |
| github.com |
[code]
|
Анализировать url |
| openreview.net |
<strong>Concept-Driven Continual Learning</strong>
|
Анализировать url |
| github.com |
[code]
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<strong>Linear Explanations for Individual Neurons</strong>
|
Анализировать url |
| github.com |
[code]
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<strong>Breaking the Barrier: Enhanced Utility and Robustness in Smoothed DRL Agents</strong>
|
Анализировать url |
| github.com |
[code]
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<strong>AND: Audio Network Dissection for Interpreting Deep Acoustic Models</strong>
|
Анализировать url |
| github.com |
[code]
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<strong>Crafting Large Language Models for Enhanced Interpretability</strong>
|
Анализировать url |
| github.com |
[code]
|
Анализировать url |
| openreview.net |
<strong>Provably Robust Conformal Prediction with Improved Efficiency</strong>
|
Анализировать url |
| github.com |
[code]
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<strong>Prediction without Preclusion: Recourse Verification with Reachable Sets</strong>
|
Анализировать url |
| github.com |
[code]
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<strong>Concept-Monitor: Understanding DNN training through individual neurons</strong>
|
Анализировать url |
| openreview.net |
<strong>The Importance of Prompt Tuning for Automated Neuron Explanations</strong>
|
Анализировать url |
| github.com |
[code]
|
Анализировать url |
| openreview.net |
<strong>CLIP-Dissect: Automatic Description of Neuron Representations in Deep Vision Networks</strong>
|
Анализировать url |
| github.com |
[code]
|
Анализировать url |
| openreview.net |
<strong>Label-free Concept Bottleneck Models</strong>
|
Анализировать url |
| github.com |
[code]
|
Анализировать url |
| openreview.net |
<strong>Min-Max Bilevel Multi-objective Optimization with Applications in Robust Machine Learning</strong>
|
Анализировать url |
| openaccess.thecvf.com |
<strong>Corrupting Neuron Explanations of Deep Visual Features</strong>
|
Анализировать url |
| github.com |
[code]
|
Анализировать url |
| openreview.net |
<strong>Analyzing Generalization of Neural Networks through Loss Path Kernels</strong>
|
Анализировать url |
| github.com |
[code]
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<strong>Attacking c-MARL More Effectively: A Data Driven Approach</strong>
|
Анализировать url |
| github.com |
[code]
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<strong>ConCerNet: A Contrastive Learning Based Framework for Automated Conservation Law Discovery and Trustworthy Dynamical System Prediction</strong>
|
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 lilywenglab.github.io выполнена всего на 48%. Чтобы исправить ситуацию и попасть в ТОП необходимо:
Исправьте ошибки в мета-тегах.
Исправьте ошибки оптимизации.
Исправьте ошибки индексации.
Поделитесь с друзьями: