Анализ сайта linb203.github.io
Основное Готовность: 100%
Домен
linb203.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://linb203.github.io
301 MovedPermanently
https://linb203.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 17.10.2026 23:59:56.
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
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
~0,50сек
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 0,50сек оптимальна.
Объем документа
50Кб
Размер HTML-кода страницы
?
Слишком большой HTML замедляет парсинг браузером и сканирование поисковым роботом. Рекомендуется не более 200 Кб.
Объем html-документа 50Кб оптимален.
Структура html-документа корректна.
Ресурсы
Ресурсы: 7
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 7 достаточно.
Показать полный список ресурсов
| Тип | Название | Значение |
|---|---|---|
| stylesheet | assets/css/main.css | |
| stylesheet | assets/css/academicons.css | |
| stylesheet | https://fonts.googleapis.com/css2?family=Inter:wght@400;500;600;700;800&display=swap | |
| stylesheet | assets/css/custom.css | |
| js | https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/mathjax/2.7.4/latest.js?config=TeX-MML-AM_CHTML | |
| js | assets/js/main.min.js | |
| js | https://www.googletagmanager.com/gtag/js?id= |
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 | "6a44afc8-d2cb" |
| Cache-Control | max-age=600 |
| x-proxy-cache | MISS |
| x-github-request-id | 5A22:2840:497870:4F8E4A:6A8B027D |
| x-github-edge-region | swedencentral |
| Accept-Ranges | bytes |
| Age | 0 |
| Date | Sun, 23 Aug 2026 14:23:57 GMT |
| Via | 1.1 varnish |
| X-Served-By | cache-bma-essb1270068-BMA |
| X-Cache | MISS |
| x-cache-hits | 0 |
| x-timer | S1787495037.260981,VS0,VE154 |
| Vary | Accept-Encoding |
| x-fastly-request-id | 1a6b82863b66f1eb91ca5f0ae14d368521aab10f |
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: 48%
Title
Bin Lin - 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: 18, минимум: 25, оптимально: от 40 до 45)
Дублей словоформ в title не найдено.
Description
Bin Lin (林彬) — Ph.D. candidate at Peking University working on multimodal large models that understand, generate, and unify vision and language. Lead/contributor of Open-Sora Plan, UniWorld, Video-LLaVA, LanguageBind and MoE-LLaVA.
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: 231, оптимально: от 120 до 130)
Keywords
Список ключевых слов страницы (устаревший тег)
?
Meta Keywords не учитывается Яндексом и Google для ранжирования с 2009–2012 годов. Заполнение не обязательно, но не вредит. Конкурент может использовать содержимое для анализа.
Установите мета-тег keywords!
Канонический Url
https://linb203.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=1.0
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: 10
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:locale | en |
| og:site_name | Bin Lin |
| og:title | Bin Lin |
| og:url | https://linb203.github.io/ |
| og:description | Peking University |
| og:type | profile |
| og:title | Bin Lin (林彬) — Multimodal Large Models |
| og:description | Ph.D. candidate at Peking University working on open multimodal large models (understanding, generation, and unified models). 4,700+ citations · 20K+ GitHub stars · Tencent Project UP Scholar. |
| og:image | https://linb203.github.io/images/me.jpg |
| og:url | https://linb203.github.io/ |
Все мета-теги
Кол-во: 23
Полный список мета-тегов страницы
?
Таблица всех meta-тегов, включая нестандартные. Позволяет найти опечатки, дубли и лишние теги.
Найдены мета-теги 23шт. 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 | HandheldFriendly | True |
| name | MobileOptimized | 320 |
| name | viewport | width=device-width, initial-scale=1.0 |
| name | msapplication-TileColor | #000000 |
| name | msapplication-TileImage | images/mstile-144x144.png?v=M44lzPylqQ |
| name | msapplication-config | images/browserconfig.xml?v=M44lzPylqQ |
| name | theme-color | #ffffff |
| name | description | Bin Lin (林彬) — Ph.D. candidate at Peking University working on multimodal large models that understand, generate, and unify vision and language. Lead/contributor of Open-Sora Plan, UniWorld, Video-LLaVA, LanguageBind and MoE-LLaVA. |
| name | author | Bin Lin (林彬) |
| name | twitter:card | summary |
| name | twitter:title | Bin Lin (林彬) — Multimodal Large Models |
| name | twitter:description | Ph.D. candidate at Peking University. Open multimodal large models · 4,700+ citations · 20K+ GitHub stars · Tencent Project UP Scholar. |
| name | twitter:image | https://linb203.github.io/images/me.jpg |
| property | og:locale | en |
| property | og:site_name | Bin Lin |
| property | og:title | Bin Lin |
| property | og:url | https://linb203.github.io/ |
| property | og:description | Peking University |
| property | og:type | profile |
| property | og:title | Bin Lin (林彬) — Multimodal Large Models |
| property | og:description | Ph.D. candidate at Peking University working on open multimodal large models (understanding, generation, and unified models). 4,700+ citations · 20K+ GitHub stars · Tencent Project UP Scholar. |
| property | og:image | https://linb203.github.io/images/me.jpg |
| property | og:url | https://linb203.github.io/ |
Оптимизация Готовность: 82%
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
Ошибок нет
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 3 встречаются в тексте достаточно.
Абзацев с текстом 18 достаточно.
Среднее число слов в абзаце 22 достаточно.
Кол-во знаков контента 8414 на странице оптимально.
Кол-во слов 1249 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> 7. Это хорошо.
На странице присутствуют заголовки <h3> 4.
Тошнота
4
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
16,41%
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 |
|---|---|---|
| generation | 16 | 1,28% |
| github | 12 | 0,96% |
| models | 10 | 0,80% |
| dataset | 9 | 0,72% |
| scholarship | 8 | 0,64% |
| author | 8 | 0,64% |
| video-llava | 7 | 0,56% |
| understanding | 7 | 0,56% |
| unified | 7 | 0,56% |
| university | 6 | 0,48% |
| open-sora | 6 | 0,48% |
| multimodal | 5 | 0,40% |
| uniworld | 5 | 0,40% |
| visual | 5 | 0,40% |
| education | 4 | 0,32% |
| peking | 4 | 0,32% |
| project | 4 | 0,32% |
| 腾讯青云奖学金 | 4 | 0,32% |
| accepted | 4 | 0,32% |
| alignment | 4 | 0,32% |
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 107 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: 47 байт. Загружен за: 0сек.
Проверяемая страница не запрещена в robots.txt.
Robots.txt доступен по постоянному адресу
Цепочка редиректов для файла robots.txt:
http://linb203.github.io/robots.txt
301 MovedPermanently
https://linb203.github.io/robots.txt
200 OK
Показать содержимое robots.txt
Sitemap: https://linb203.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://linb203.github.io/sitemap.xml |
|
Внутренние ссылки
Кол-во: 2
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 2 оптимально.
Внутренние ссылки не запрещены к индексации в robots.txt.
Показать внутренние ссылки
| Url | Анкор | Состояние | Анализировать |
|---|---|---|---|
| /gear/ |
GEAR: Guided End-to-End AutoRegression for Image Synthesis
|
|
Анализировать url |
| /gear/ |
<i class="fas fa-link"></i> Project Page
|
|
Анализировать url |
Внешние ссылки
Кол-во: 93
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 93 слишком много. Спрячьте лишние ссылки в тег noindex или атрибут rel='nofollow'!
Показать внешние ссылки
| Url | Анкор | Анализировать |
|---|---|---|
| scholar.google.com |
<i class="fas fa-graduation-cap"></i>
|
Анализировать url |
| github.com |
<i class="fab fa-github"></i>
|
Анализировать url |
| huggingface.co |
<i class="fas fa-robot"></i>
|
Анализировать url |
| yuanli2333.github.io |
Li Yuan (袁粒)
|
Анализировать url |
| yuanli2333.github.io |
袁粒
|
Анализировать url |
| github.com |
Open-Sora Plan
|
Анализировать url |
| github.com |
UniWorld
|
Анализировать url |
| github.com |
Video-LLaVA
|
Анализировать url |
| github.com |
Open-Sora Plan
|
Анализировать url |
| github.com |
UniWorld
|
Анализировать url |
| github.com |
Video-LLaVA
|
Анализировать url |
| mp.weixin.qq.com |
<div class="medal"><i class="fas fa-trophy"></i></div>
<div>
<div class="a-title"><b>Tencent Project UP Scholarship (腾讯青云奖学金)</b></div>
<div class="a-sub"><span class="lang-en">One of only 15 awardees nationwide · ~400 applicants from 70+ universities · 2026</span><span class="lang-zh">全国仅 15 人入选 · 来自 70+ 所高校的约 400 名申请者 · 2026</span></div>
</div>
|
Анализировать url |
| scholar.google.com |
<div class="num" id="citations-stat">4,700+</div><div class="lbl"><span class="lang-en">Citations</span><span class="lang-zh">总引用量</span></div><div class="stat-period"><span class="lang-en">1 paper 1,700+ · 7 papers 100+</span><span class="lang-zh">1 篇 1,700+ · 7 篇 100+</span></div>
|
Анализировать url |
| github.com |
<div class="num">20,000+</div><div class="lbl"><span class="lang-en">GitHub Stars</span><span class="lang-zh">GitHub Stars</span></div>
|
Анализировать url |
| huggingface.co |
<div class="num">14,000,000+</div><div class="lbl"><span class="lang-en">Model & Data Downloads</span><span class="lang-zh">模型与数据下载</span></div>
|
Анализировать url |
| huggingface.co |
<div class="num">Top 100</div><div class="lbl"><span class="lang-en">Hugging Face Influencer</span><span class="lang-zh">Hugging Face 影响力</span></div><div class="stat-period">2024.02–2025.01</div>
|
Анализировать url |
| github.com |
OSP-Next
|
Анализировать url |
| github.com |
GEAR
|
Анализировать url |
| github.com |
OSP-Next
|
Анализировать url |
| github.com |
GEAR
|
Анализировать url |
| mp.weixin.qq.com |
Tencent Project UP Scholarship (腾讯青云奖学金)
|
Анализировать url |
| mp.weixin.qq.com |
腾讯青云奖学金
|
Анализировать url |
| github.com |
Open-Sora Plan v1.5
|
Анализировать url |
| github.com |
UniWorld
|
Анализировать url |
| github.com |
Open-Sora Plan v1.5
|
Анализировать url |
| github.com |
UniWorld
|
Анализировать url |
| resources.paperdigest.org |
Most Influential EMNLP 2025 Papers
|
Анализировать url |
| resources.paperdigest.org |
EMNLP 2025 最具影响力论文
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<i class="fas fa-file-alt"></i> arXiv
|
Анализировать url |
| github.com |
<i class="fab fa-github"></i> Code <span class="gh-stars" data-repo="Tencent-Hunyuan/GEAR"><i class="fas fa-star"></i> 0</span>
|
Анализировать url |
| huggingface.co |
<span class="hf">🤗</span> Models
|
Анализировать url |
| trendshift.io |
<i class="fas fa-trophy"></i> <span class="lang-en">#1 GitHub Trending</span><span class="lang-zh">GitHub 趋势榜第一</span>
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Open-Sora Plan: Open-Source Large Video Generation Model
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<i class="fas fa-file-alt"></i> arXiv
|
Анализировать url |
| github.com |
<i class="fab fa-github"></i> Code <span class="gh-stars" data-repo="PKU-YuanGroup/Open-Sora-Plan"><i class="fas fa-star"></i> 12.2k</span>
|
Анализировать url |
| huggingface.co |
Models
|
Анализировать url |
| huggingface.co |
Dataset
|
Анализировать url |
| trendshift.io |
<i class="fas fa-trophy"></i> <span class="lang-en">#9 GitHub Trending</span><span class="lang-zh">GitHub 趋势榜第 9</span>
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
UniWorld-V1: High-Resolution Semantic Encoders for Unified Visual Understanding and Generation
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<i class="fas fa-file-alt"></i> arXiv
|
Анализировать url |
| github.com |
<i class="fab fa-github"></i> Code <span class="gh-stars" data-repo="PKU-YuanGroup/UniWorld"><i class="fas fa-star"></i> 875</span>
|
Анализировать url |
| huggingface.co |
Models
|
Анализировать url |
| huggingface.co |
Dataset
|
Анализировать url |
| trendshift.io |
<i class="fas fa-trophy"></i> <span class="lang-en">#6 GitHub Trending</span><span class="lang-zh">GitHub 趋势榜第 6</span>
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Video-LLaVA: Learning United Visual Representation by Alignment Before Projection
|
Анализировать url |
| resources.paperdigest.org |
#1 Most Influential EMNLP 2025 Paper
|
Анализировать url |
| resources.paperdigest.org |
EMNLP 2025 最具影响力论文第 1 名
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<i class="fas fa-file-alt"></i> arXiv
|
Анализировать url |
| github.com |
<i class="fab fa-github"></i> Code <span class="gh-stars" data-repo="PKU-YuanGroup/Video-LLaVA"><i class="fas fa-star"></i> 3.5k</span>
|
Анализировать url |
| huggingface.co |
Models
|
Анализировать url |
| huggingface.co |
Dataset
|
Анализировать url |
| scholar.google.com |
Google Scholar
|
Анализировать url |
| scholar.google.com |
Google Scholar
|
Анализировать url |
| trendshift.io |
<i class="fas fa-trophy"></i> <span class="lang-en">#6 GitHub Trending</span><span class="lang-zh">GitHub 趋势榜第 6</span>
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
MoE-LLaVA: Mixture of Experts for Large Vision-Language Models
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<i class="fas fa-file-alt"></i> arXiv
|
Анализировать url |
| github.com |
<i class="fab fa-github"></i> Code <span class="gh-stars" data-repo="PKU-YuanGroup/MoE-LLaVA"><i class="fas fa-star"></i> 2.3k</span>
|
Анализировать url |
| huggingface.co |
Models
|
Анализировать url |
| huggingface.co |
Dataset
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
WF-VAE: Enhancing Video VAE by Wavelet-Driven Energy Flow for Latent Video Diffusion
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<i class="fas fa-file-alt"></i> arXiv
|
Анализировать url |
| github.com |
<i class="fab fa-github"></i> Code <span class="gh-stars" data-repo="PKU-YuanGroup/WF-VAE"><i class="fas fa-star"></i> 203</span>
|
Анализировать url |
| huggingface.co |
<span class="hf">🤗</span> Model
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
LanguageBind: Extending Video-Language Pretraining to N-modality by Language-based Semantic Alignment
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<i class="fas fa-file-alt"></i> arXiv
|
Анализировать url |
| github.com |
<i class="fab fa-github"></i> Code <span class="gh-stars" data-repo="PKU-YuanGroup/LanguageBind"><i class="fas fa-star"></i> 881</span>
|
Анализировать url |
| huggingface.co |
<span class="hf">🤗</span> Models
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
ImgEdit: A Unified Image Editing Dataset and Benchmark
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<i class="fas fa-file-alt"></i> arXiv
|
Анализировать url |
| github.com |
<i class="fab fa-github"></i> Code <span class="gh-stars" data-repo="PKU-YuanGroup/ImgEdit"><i class="fas fa-star"></i> 316</span>
|
Анализировать url |
| huggingface.co |
<span class="hf">🤗</span> Dataset
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
WISE: A World Knowledge-Informed Semantic Evaluation for Text-to-Image Generation
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<i class="fas fa-file-alt"></i> arXiv
|
Анализировать url |
| github.com |
<i class="fab fa-github"></i> Code <span class="gh-stars" data-repo="PKU-YuanGroup/WISE"><i class="fas fa-star"></i> 205</span>
|
Анализировать url |
| huggingface.co |
<span class="hf">🤗</span> Dataset
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
ShareGPT4Video: Improving Video Understanding and Generation with Better Captions
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<i class="fas fa-file-alt"></i> arXiv
|
Анализировать url |
| github.com |
<i class="fab fa-github"></i> Code <span class="gh-stars" data-repo="ShareGPT4Omni/ShareGPT4Video"><i class="fas fa-star"></i> 1.1k</span>
|
Анализировать url |
| huggingface.co |
<span class="hf">🤗</span> Dataset
|
Анализировать url |
| github.com |
<div class="oss-top"><i class="fab fa-github"></i><span class="oss-name">Open-Sora Plan</span><span class="gh-stars" data-repo="PKU-YuanGroup/Open-Sora-Plan"><i class="fas fa-star"></i> 12.2k</span></div>
<div class="oss-desc"><span class="lang-en">Open large-scale video generation model.</span><span class="lang-zh">开源大规模视频生成模型。</span></div>
|
Анализировать url |
| github.com |
<div class="oss-top"><i class="fab fa-github"></i><span class="oss-name">Video-LLaVA</span><span class="gh-stars" data-repo="PKU-YuanGroup/Video-LLaVA"><i class="fas fa-star"></i> 3.5k</span></div>
<div class="oss-desc"><span class="lang-en">Unified image & video understanding.</span><span class="lang-zh">统一的图像与视频理解。</span></div>
|
Анализировать url |
| github.com |
<div class="oss-top"><i class="fab fa-github"></i><span class="oss-name">MoE-LLaVA</span><span class="gh-stars" data-repo="PKU-YuanGroup/MoE-LLaVA"><i class="fas fa-star"></i> 2.3k</span></div>
<div class="oss-desc"><span class="lang-en">Sparse Mixture-of-Experts multimodal LLM.</span><span class="lang-zh">稀疏专家混合的多模态大模型。</span></div>
|
Анализировать url |
| github.com |
<div class="oss-top"><i class="fab fa-github"></i><span class="oss-name">LanguageBind</span><span class="gh-stars" data-repo="PKU-YuanGroup/LanguageBind"><i class="fas fa-star"></i> 881</span></div>
<div class="oss-desc"><span class="lang-en">N-modality alignment via language.</span><span class="lang-zh">以语言为桥的多模态对齐。</span></div>
|
Анализировать url |
| github.com |
<div class="oss-top"><i class="fab fa-github"></i><span class="oss-name">UniWorld</span><span class="gh-stars" data-repo="PKU-YuanGroup/UniWorld"><i class="fas fa-star"></i> 875</span></div>
<div class="oss-desc"><span class="lang-en">Unified visual understanding & generation.</span><span class="lang-zh">统一的视觉理解与生成。</span></div>
|
Анализировать url |
| github.com |
<div class="oss-top"><i class="fab fa-github"></i><span class="oss-name">WF-VAE</span><span class="gh-stars" data-repo="PKU-YuanGroup/WF-VAE"><i class="fas fa-star"></i> 203</span></div>
<div class="oss-desc"><span class="lang-en">Efficient wavelet-driven video VAE.</span><span class="lang-zh">高效的小波驱动视频 VAE。</span></div>
|
Анализировать url |
| github.com |
<div class="oss-top"><i class="fab fa-github"></i><span class="oss-name">iFSQ</span><span class="gh-stars" data-repo="Tencent-Hunyuan/iFSQ"><i class="fas fa-star"></i> 102</span></div>
<div class="oss-desc"><span class="lang-en">Improves FSQ with one line of code; speeds up LlamaGen-REPA AR image generation.</span><span class="lang-zh">一行代码改进 FSQ，加速 LlamaGen-REPA 的自回归图像生成训练。</span></div>
|
Анализировать url |
| github.com |
<div class="oss-top"><i class="fab fa-github"></i><span class="oss-name">OSP-Next</span><span class="gh-stars" data-repo="PKU-YuanGroup/OSP-Next"><i class="fas fa-star"></i> 60</span></div>
<div class="oss-desc"><span class="lang-en">Efficient, high-quality video generation.</span><span class="lang-zh">高效的高质量视频生成。</span></div>
|
Анализировать url |
| github.com |
<div class="oss-top"><i class="fab fa-github"></i><span class="oss-name">GEAR</span><span class="gh-stars" data-repo="Tencent-Hunyuan/GEAR"><i class="fas fa-star"></i> 0</span></div>
<div class="oss-desc"><span class="lang-en">End-to-end VQ tokenizer + AR generator, 10× faster.</span><span class="lang-zh">端到端联合训练，自回归生成提速 10×。</span></div>
|
Анализировать url |
| mp.weixin.qq.com |
<div class="ac-icon"><i class="fas fa-trophy"></i></div>
<div>
<div class="ac-title">Tencent Project UP Scholarship (腾讯青云奖学金)</div>
<div class="ac-sub"><span class="lang-en">One of only 15 AI scholars selected nationwide from ~400 applicants across 70+ universities.</span><span class="lang-zh">全国仅 15 名 AI 学者入选，从 70+ 所高校的约 400 名申请者中选出。</span></div>
<div class="ac-meta">2026</div>
</div>
|
Анализировать url |
| sites.google.com |
CVM @ AAAI 2026 Workshop
|
Анализировать url |
| sites.google.com |
competition
|
Анализировать url |
| sites.google.com |
CVM @ AAAI 2026 研讨会
|
Анализировать url |
| sites.google.com |
竞赛
|
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 linb203.github.io выполнена на 72%, что говорит о высокой готовности к продвижению.
Исправьте ошибки в мета-тегах.
Исправьте ошибки индексации.
Поделитесь с друзьями: