Анализ сайта mengli.me
Основное Готовность: 75%
Домен
mengli.me
Состояние доменного имени
?
Проверяем корректность доменного имени и наличие технических проблем на уровне домена.
Домен второго уровня идеален для продвижения.
Отличный запоминающийся домен.
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://mengli.me
301 MovedPermanently
https://mengli.me/
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 22:45:22.
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
~0,74сек
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 0,74сек оптимальна.
Объем документа
46Кб
Размер HTML-кода страницы
?
Слишком большой HTML замедляет парсинг браузером и сканирование поисковым роботом. Рекомендуется не более 200 Кб.
Объем html-документа 46Кб 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://fonts.googleapis.com/css2?family=Montserrat:wght@400;700&family=Roboto+Mono&family=Roboto:wght@400;700&display=swap | |
| stylesheet | /css/vendor-bundle.min.f1ecf783c14edc00c9320c205831ad8e.css | |
| stylesheet | https://cdn.jsdelivr.net/npm/academicons@1.9.1/css/academicons.min.css | |
| stylesheet | https://cdn.jsdelivr.net/gh/highlightjs/cdn-release@10.2.1/build/styles/github.min.css | |
| stylesheet | https://cdn.jsdelivr.net/gh/highlightjs/cdn-release@10.2.1/build/styles/dracula.min.css | |
| stylesheet | /css/wowchemy.5afb1737c4cfc10d6c53390ae90f79ea.css | |
| js | https://www.googletagmanager.com/gtag/js?id=G-1X0FMF4YXE | |
| js | https://identity.netlify.com/v1/netlify-identity-widget.js | |
| js | /js/wowchemy-init.min.9e9fa4b2ccd29f9edfae161d14d2effd.js | |
| js | /js/vendor-bundle.min.b9183b5ea5238d6ed46540d9765a412d.js | |
| js | https://cdn.jsdelivr.net/gh/desandro/imagesloaded@v4.1.4/imagesloaded.pkgd.min.js | |
| js | https://cdn.jsdelivr.net/gh/metafizzy/isotope@v3.0.6/dist/isotope.pkgd.min.js | |
| js | https://cdn.jsdelivr.net/gh/highlightjs/cdn-release@10.2.1/build/highlight.min.js | |
| js | https://cdn.jsdelivr.net/gh/highlightjs/cdn-release@10.2.1/build/languages/r.min.js | |
| js | https://cdn.jsdelivr.net/gh/highlightjs/cdn-release@10.2.1/build/languages/latex.min.js | |
| js | https://cdn.jsdelivr.net/gh/krisk/Fuse@v3.2.1/dist/fuse.min.js | |
| js | https://cdn.jsdelivr.net/gh/julmot/mark.js@8.11.1/dist/jquery.mark.min.js | |
| js | /en/js/wowchemy.min.1e931d63461c857d50b10d56c8d6def5.js | |
| js | module | /js/wowchemy-publication.6067f855b31c86c97091c0d8b69206f5.js |
Серверные заголовки
Кол-во: 15
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 15шт. Подробнее про серверные заголовки.
Показать полный список серверных заголовков
| Ключ | Значение |
|---|---|
| Accept-Ranges | bytes |
| Age | 0 |
| Cache-Control | public, must-revalidate, max-age=0 |
| cache-status | "Netlify Edge"; fwd=miss; fwd-status=200; stored |
| Date | Mon, 24 Aug 2026 06:00:11 GMT |
| ETag | "5318234ece73aabd360a98cefe9ccbd4-ssl" |
| permissions-policy | accelerometer=(), camera=(), geolocation=(), gyroscope=(), magnetometer=(), microphone=(), payment=(), usb=() |
| Referrer-Policy | strict-origin-when-cross-origin |
| Server | Netlify |
| Strict-Transport-Security | max-age=31536000; includeSubDomains |
| Vary | Accept-Encoding |
| X-Content-Type-Options | nosniff |
| X-Frame-Options | DENY |
| x-nf-request-id | 01M0S5NQS0TWH3Z6ER3G401293 |
| X-XSS-Protection | 1; mode=block |
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
Netlify
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: Netlify.
Мета-теги Готовность: 48%
Title
Meng Li'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: 18, минимум: 25, оптимально: от 40 до 45)
Дублей словоформ в title не найдено.
Description
Assistant Professor
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 мало: 19, минимум: 80, 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://mengli.me/
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: 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 | Meng Li's Homepage |
| og:url | https://mengli.me/ |
| og:title | Meng Li's Homepage |
| og:description | Assistant Professor |
| og:image | https://mengli.me/media/icon_hu_ad1e0b0e8ea3c209.png |
| og:locale | en-us |
| og:updated_time | 2026-07-17T00:00:00+00:00 |
Все мета-теги
Кол-во: 16
Полный список мета-тегов страницы
?
Таблица всех meta-тегов, включая нестандартные. Позволяет найти опечатки, дубли и лишние теги.
Найдены мета-теги 16шт. 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 | Wowchemy 5.4.0 for Hugo |
| name | author | Meng Li |
| name | description | Assistant Professor |
| name | theme-color | #1565c0 |
| property | twitter:card | summary |
| property | twitter:site | @wowchemy |
| property | twitter:creator | @wowchemy |
| property | og:site_name | Meng Li's Homepage |
| property | og:url | https://mengli.me/ |
| property | og:title | Meng Li's Homepage |
| property | og:description | Assistant Professor |
| property | og:image | https://mengli.me/media/icon_hu_ad1e0b0e8ea3c209.png |
| property | twitter:image | https://mengli.me/media/icon_hu_ad1e0b0e8ea3c209.png |
| property | og:locale | en-us |
| property | og:updated_time | 2026-07-17T00:00:00+00:00 |
Оптимизация Готовность: 92%
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 20 достаточно.
Среднее число слов в абзаце 16 достаточно.
Кол-во знаков контента 11228 на странице оптимально.
Кол-во слов 1625 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> 9. Это прекрасно.
На странице присутствуют заголовки <h2> 1. Это хорошо.
На странице присутствуют заголовки <h3> 4.
Тошнота
5,29
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
14,09%
Насколько текст перенасыщен ключевыми словами
?
Академическая тошнота = (частота слова / общее количество слов) × 100%. Показывает долю конкретного слова в тексте. Норма 5–15%.
Академическая тошнота страницы в пределах нормы.
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 |
|---|---|---|
| efficient | 28 | 1,72% |
| university | 15 | 0,92% |
| research | 14 | 0,86% |
| inference | 14 | 0,86% |
| peking | 9 | 0,55% |
| acceleration | 9 | 0,55% |
| design | 9 | 0,55% |
| austin | 8 | 0,49% |
| international | 8 | 0,49% |
| develop | 8 | 0,49% |
| private | 7 | 0,43% |
| optimization | 7 | 0,43% |
| computer | 6 | 0,37% |
| accepted | 6 | 0,37% |
| recent | 6 | 0,37% |
| symposium | 6 | 0,37% |
| search | 5 | 0,31% |
| scientist | 5 | 0,31% |
| runsheng | 5 | 0,31% |
| student | 5 | 0,31% |
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 116 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: 54 байт. Загружен за: 1сек.
Проверяемая страница не запрещена в robots.txt.
Robots.txt доступен по постоянному адресу
Цепочка редиректов для файла robots.txt:
http://mengli.me/robots.txt
301 MovedPermanently
https://mengli.me/robots.txt
200 OK
Показать содержимое robots.txt
User-agent: *
Sitemap: https://mengli.me/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://mengli.me/sitemap.xml |
|
Внутренние ссылки
Кол-во: 82
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 82 оптимально.
Внутренние ссылки не запрещены к индексации в robots.txt.
Показать внутренние ссылки
| Url | Анкор | Состояние | Анализировать |
|---|---|---|---|
| / |
Meng Li's Homepage
|
|
Анализировать url |
| / |
Meng Li's Homepage
|
|
Анализировать url |
| /students |
<span>Students</span>
|
|
Анализировать url |
| /zh/ |
<span>中文 (简体)</span>
|
|
Анализировать url |
| /uploads/meng-li-cv.pdf |
resumé
|
|
|
| /news/ccs-2026-accepted/ |
One Paper Accepted by CCS'2026
|
|
Анализировать url |
| /news/micro-2026-accepted/ |
Two Papers Accepted by MICRO 2026 and One Paper Accepted by ICCAD 2026
|
|
Анализировать url |
| /news/icml-2026-accepted/ |
Three Papers Accepted in ICML 2026
|
|
Анализировать url |
| /news/acm-sigda-oyfa-2025/ |
Dr. Meng Li received ACM SIGDA Outstanding Young Faculty Award
|
|
Анализировать url |
| /news/osdi-2026-accepted/ |
One Paper Accepted by OSDI'2026 and Two Collaboration Papers Accepted by ISCA'2026
|
|
Анализировать url |
| /news/ |
See all
<i class="fas fa-angle-right"></i>
|
|
Анализировать url |
| /www.pku.edu.cn |
Peking University
|
|
Анализировать url |
| /www.meta.com |
Meta
|
|
Анализировать url |
| /www.arm.com |
arm
|
|
Анализировать url |
| /www.arm.com |
arm
|
|
Анализировать url |
| /talk/efficient-private-transformer-inference-through-network/protocol-co-optimization/ |
Efficient Private Transformer Inference through Network/Protocol Co-optimization
|
|
Анализировать url |
| /talk/efficient-private-transformer-inference-through-network/protocol-co-optimization/ |
<div class="article-style">Discuss the recent NeurIPs'2024 paper from our lab on joint network/protocol optimization to enable efficient private Transformer inference.</div>
|
|
Анализировать url |
| /talk/efficient-private-inference-through-network/protocol-co-optimization/ |
Efficient Private Inference through Network/Protocol Co-optimization
|
|
Анализировать url |
| /talk/efficient-private-inference-through-network/protocol-co-optimization/ |
<div class="article-style">Discuss the recent works from our lab on joint network/protocol optimization to enable more efficient privacy-preserving AI.</div>
|
|
Анализировать url |
| /talk/neural-acceleration-with-full-stack-optimization/ |
Neural Acceleration with Full Stack Optimization
|
|
Анализировать url |
| /talk/neural-acceleration-with-full-stack-optimization/ |
<div class="article-style">Discuss the recent works from our lab on full stack optimization to enable accurate yet efficient AI acceleration for multi-modal applications.</div>
|
|
Анализировать url |
| /talk/efficient-multi-modal-ai-acceleration/ |
Efficient Multi-Modal AI Acceleration
|
|
Анализировать url |
| /talk/efficient-multi-modal-ai-acceleration/ |
<div class="article-style">Discuss the recent works from our lab on full stack optimization to enable accurate yet efficient AI acceleration for multi-modal applications.</div>
|
|
Анализировать url |
| /talk/efficient-audio-visual-understanding-on-ar-devices/ |
Efficient Audio-Visual Understanding on AR Devices
|
|
Анализировать url |
| /talk/efficient-audio-visual-understanding-on-ar-devices/ |
<div class="article-style">Discuss full stack techniques from training, optimization, hardware, etc perspectives to enable efficient audio-visual understanding on AR devices</div>
|
|
Анализировать url |
| /event/ |
See all events
<i class="fas fa-angle-right"></i>
|
|
Анализировать url |
| /./publication/ |
filtering publications
|
|
Анализировать url |
| /authors/renjie_wei_2022g/ |
Renjie Wei
|
|
Анализировать url |
| /authors/haochen_huang_2026g/ |
Haochen Huang
|
|
Анализировать url |
| /authors/jinqi_wen_2026g/ |
Jinqi Wen
|
|
Анализировать url |
| /publication/iccad-2026-matmoe/ |
MatMoE: Matryoshka Mixture-of-Experts with Dynamic Mixed-Precision Quantization for Efficient Inference
|
|
Анализировать url |
| /authors/yi_chen_2025g/ |
Yi Chen
|
|
Анализировать url |
| /authors/ziyu_tang_2027g/ |
Ziyu Tang
|
|
Анализировать url |
| /authors/chao_yang_2025g/ |
Chao Yang
|
|
Анализировать url |
| /publication/micro-2026-helios/ |
Helios: Melting Kernel Boundaries for GPU-Accelerated HE via Graph Rewriting and Microarchitecture-Aware Mapping
|
|
Анализировать url |
| /authors/jiangrui_yu_2024g/ |
Jiangrui Yu
|
|
Анализировать url |
| /authors/chenqi_lin_2024g/ |
Chenqi Lin
|
|
Анализировать url |
| /authors/wenxuan_zeng_2023g/ |
Wenxuan Zeng
|
|
Анализировать url |
| /publication/micro-2026-optiprime/ |
OptiPrime: Optimizing Private Inference through protocol-hardware codesign
|
|
Анализировать url |
| /authors/tong_xie_2024g/ |
Tong Xie
|
|
Анализировать url |
| /authors/zuodong_zhang_2018g/ |
Zuodong Zhang
|
|
Анализировать url |
| /authors/chao_yang_2025g/ |
Chao Yang
|
|
Анализировать url |
| /publication/iseda-2026-aging/ |
Aging Aware Adaptive Voltage Scaling for Reliable and Efficient AI Accelerators
|
|
Анализировать url |
| /authors/boyi_fu_2022g/ |
Boyi Fu
|
|
Анализировать url |
| /authors/weikai_xu_2021g/ |
Weikai Xu
|
|
Анализировать url |
| /authors/tong_xie_2024g/ |
Tong Xie
|
|
Анализировать url |
| /publication/iseda-2026-nice/ |
NICE: 3D-NAND-based In-Memory-Computing with In-Situ ECC-Protection for Fault-Tolerant and Efficient LLM Inference
|
|
Анализировать url |
| /authors/zizhuo_fu_2026g/ |
Zizhuo Fu
|
|
Анализировать url |
| /authors/yifan_zhou_2026g/ |
Yifan Zhou
|
|
Анализировать url |
| /publication/iseda-2026-repart/ |
RePart: Efficient Hypergraph Partitioning with Logic Replication Optimization for Multi-FPGA System
|
|
Анализировать url |
| /authors/zizhuo_fu_2026g/ |
Zizhuo Fu
|
|
Анализировать url |
| /authors/wenxuan_zeng_2023g/ |
Wenxuan Zeng
|
|
Анализировать url |
| /publication/icml-2026-attn/ |
Attention Sink Forges Native MoE in Attention Layers: Sink-Aware Training to Address Head Collapse
|
|
Анализировать url |
| /authors/shengxuan_qiu_2027g/ |
Shengxuan Qiu
|
|
Анализировать url |
| /authors/haochen_huang_2026g/ |
Haochen Huang
|
|
Анализировать url |
| /authors/shuzhang_zhong_2023g/ |
Shuzhang Zhong
|
|
Анализировать url |
| /publication/icml-2026-hyper/ |
HyPER: Bridging Exploration and Exploitation for Scalable LLM Reasoning with Hypothesis Path Expansion and Reduction
|
|
Анализировать url |
| /authors/linye_wei_2025g/ |
Linye Wei
|
|
Анализировать url |
| /publication/icml-2026-team/ |
TEAM: Temporal–Spatial Consistency Guided Expert Activation for MoE Diffusion Language Model Acceleration
|
|
Анализировать url |
| /authors/shuzhang_zhong_2023g/ |
Shuzhang Zhong
|
|
Анализировать url |
| /authors/haochen_huang_2026g/ |
Haochen Huang
|
|
Анализировать url |
| /authors/shengxuan_qiu_2027g/ |
Shengxuan Qiu
|
|
Анализировать url |
| /publication/osdi-2026-brb/ |
Breaking the Reward Barrier: Accelerating Tree-of-Thought Reasoning via Speculative Exploration
|
|
Анализировать url |
| /publication/ |
See all publications
<i class="fas fa-angle-right"></i>
|
|
Анализировать url |
| /project/neurips-2025-cryptomoe/ |
CryptoMoE: Privacy-Preserving and Scalable Mixture of Experts Inference via Balanced Expert Routing
|
|
Анализировать url |
| /project/neurips-2025-cryptomoe/ |
<div class="article-style">Based on the Secretflow project developed by Ant Group, develop the first model/protocol co-optimization framework for private MoE LLM inference.</div>
|
|
Анализировать url |
| /project/neurips-2025-mpcache/ |
MPCache: MPC-Friendly KV Cache Eviction for Efficient Private LLM Inference
|
|
Анализировать url |
| /project/neurips-2025-mpcache/ |
<div class="article-style">Based on the Secretflow project developed by Ant Group, develop the first model/protocol co-optimization framework for static-dynamic sparse attention in LLM.</div>
|
|
Анализировать url |
| /project/date-2025-lightmamba/ |
Lightmamba: Efficient mamba acceleration on fpga with quantization and hardware co-design
|
|
Анализировать url |
| /project/date-2025-lightmamba/ |
<div class="article-style">We developed and opensourced an end-to-end FPGA implementation for efficient Mamba LLM inference based on high level synthesis. Compared to GPU, LightMamba can achieve significant latency and power reduction.</div>
|
|
Анализировать url |
| /project/dac-2025-hybrimoe/ |
HybriMoE: Hybrid CPU-GPU Scheduling and Cache Management for Efficient MoE Inference
|
|
Анализировать url |
| /project/dac-2025-hybrimoe/ |
<div class="article-style">Based on the KTransformers project, develop an adaptive scheduling framework that leverage the heterogeneous computation capability of CPU and GPU for efficient mixture-of-expert LLM inference.</div>
|
|
Анализировать url |
| /project/iccad-2024-adapmoe/ |
AdapMoE: Adaptive Sensitivity-based Expert Gating and Management for Efficient MoE Inference
|
|
Анализировать url |
| /project/iccad-2024-adapmoe/ |
<div class="article-style">Develop an adaptive scheduling framework for efficient mixture-of-expert LLM inference on edge devices.</div>
|
|
Анализировать url |
| /project/iccv-2023-mpcvit/ |
MPCViT: Searching for Accurate and Efficient MPC-friendly Vision Transformer with Heterogeneous Attention
|
|
Анализировать url |
| /project/iccv-2023-mpcvit/ |
<div class="article-style">Develop MPCViT that leverages neural architecture search to search MPC-friendly vision transformers.</div>
|
|
Анализировать url |
| /project/iclr-2022-nasvit/ |
NASViT: Neural Architecture Search for Efficient Vision Transformer with Gradient Conflict-Aware Supernet Training
|
|
Анализировать url |
| /project/iclr-2022-nasvit/ |
<div class="article-style">Propose gradient conflict-aware training to improve supernet-based NAS and develop a family of optimized hybrid CNN/ViT networks that achieve state-of-the-art performance Pareto.</div>
|
|
Анализировать url |
| /project/icml-2021-alphanet/ |
AlphaNet: Improved Training of Supernet with Alpha-Divergence
|
|
Анализировать url |
| /project/icml-2021-alphanet/ |
<div class="article-style">Develop AlphaNet to improve the supernet-based NAS with a more generalized alpha-divergence-based knowledge distillation and achieve state-of-the-art performance Pareto.</div>
|
|
Анализировать url |
| /project/cvpr-2021-attentivenas/ |
AttentiveNAS: Improving Neural Architecture Search via Attentive Sampling
|
|
Анализировать url |
| /project/cvpr-2021-attentivenas/ |
<div class="article-style">Develop AttentiveNAS that focuses on improving the sampling strategy for supernet-based NAS to achieve state-of-the-art performance Pareto.</div>
|
|
Анализировать url |
Внешние ссылки
Кол-во: 13
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 13 слишком много. Спрячьте лишние ссылки в тег noindex или атрибут rel='nofollow'!
Показать внешние ссылки
| Url | Анкор | Анализировать |
|---|---|---|
| ai.pku.edu.cn |
<span>Institute for Artificial Intelligence</span>
|
Анализировать url |
| ime.pku.edu.cn |
<span>School of Integrated Circuits</span>
|
Анализировать url |
| pku.edu.cn |
<span>Peking University</span>
|
Анализировать url |
| scholar.google.com |
<i class="ai ai-google-scholar big-icon"></i>
|
Анализировать url |
| github.com |
<i class="fab fa-github big-icon"></i>
|
Анализировать url |
| linkedin.com |
<i class="fab fa-linkedin big-icon"></i>
|
Анализировать url |
| users.ece.utexas.edu |
Prof. David Z. Pan
|
Анализировать url |
| scholar.google.com |
Google Scholar
|
Анализировать url |
| github.com |
github
|
Анализировать url |
| creativecommons.org |
CC BY NC ND 4.0
|
Анализировать url |
| creativecommons.org |
<i class="fab fa-creative-commons fa-2x" aria-hidden="true"></i>
<i class="fab fa-creative-commons-by fa-2x" aria-hidden="true"></i>
<i class="fab fa-creative-commons-nc fa-2x" aria-hidden="true"></i>
<i class="fab fa-creative-commons-nd fa-2x" aria-hidden="true"></i>
|
Анализировать url |
| wowchemy.com |
Wowchemy
|
Анализировать url |
| github.com |
open source
|
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 mengli.me выполнена всего на 69%. Чтобы исправить ситуацию и попасть в ТОП необходимо:
Исправьте ошибки в мета-тегах.
Исправьте ошибки индексации.
Поделитесь с друзьями: