Анализ сайта mhahn.info
Основное Готовность: 65%
Домен
mhahn.info
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.
Безопасность
Сайт небезопасен
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 не найден защищенный протокол ssl и сайт не открывается по https!
Не настроен HSTS (Strict-Transport-Security) — рекомендуется включить.
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
~0,34сек
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 0,34сек оптимальна.
Объем документа
86Кб
Размер HTML-кода страницы
?
Слишком большой HTML замедляет парсинг браузером и сканирование поисковым роботом. Рекомендуется не более 200 Кб.
Объем html-документа 86Кб оптимален.
Структура html-документа корректна.
Ресурсы
Ресурсы: 3
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 3 достаточно.
Показать полный список ресурсов
| Тип | Название | Значение |
|---|---|---|
| stylesheet | text/css | include/style.css |
| stylesheet | https://cdn.jsdelivr.net/gh/jpswalsh/academicons@1/css/academicons.min.css | |
| js | https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/feather-icons/4.28.0/feather.min.js |
Серверные заголовки
Кол-во: 7
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 7шт. Подробнее про серверные заголовки.
Показать полный список серверных заголовков
| Ключ | Значение |
|---|---|
| Transfer-Encoding | chunked |
| Connection | keep-alive |
| X-WS-Origin | available |
| X-WS-RateLimit-Limit | 1000 |
| X-WS-RateLimit-Remaining | 999 |
| Date | Sat, 22 Aug 2026 13:48:37 GMT |
| Server | Apache |
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
Apache
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.
Сайт работает на веб-сервере Apache.
Мета-теги Готовность: 22%
Title
Michael Hahn
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
academic homepage of Michael Hahn
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: 33, 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
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.
Рекомендуем прописать канонический Url.
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
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 не указан. Страница не адаптивная.
Разметка OpenGraph
Не найдено
Мета-теги для красивых превью в соцсетях
?
OpenGraph (og:title, og:description, og:image) управляет тем, как страница выглядит при репосте в социальных сетях и мессенджерах. Отсутствие OG-тегов — невзрачный превью при шеринге.
Разметка OpenGraph не задана. Страница не оптимизирована под социальные сети. Мета-теги с разметкой Og помогают социальным роботам лучше структурировать Ваш сайт.
Все мета-теги
Кол-во: 1
Полный список мета-тегов страницы
?
Таблица всех meta-тегов, включая нестандартные. Позволяет найти опечатки, дубли и лишние теги.
Найдены мета-теги 1шт. 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 | description | academic homepage of Michael Hahn |
Оптимизация Готовность: 47%
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 8 слишком мало. Добавьте больше абзацев с текстом (тег <p>)!
Среднее число слов в абзаце 43 достаточно.
Кол-во знаков контента 18112 на странице оптимально.
Кол-во слов 2591 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 <h3> 5.
Тошнота
7,68
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
230,57%
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 |
|---|---|---|
| michael | 59 | 2,28% |
| [bibtex] | 55 | 2,12% |
| language | 28 | 1,08% |
| conference | 27 | 1,04% |
| [code] | 27 | 1,04% |
| learning | 23 | 0,89% |
| proceedings | 19 | 0,73% |
| international | 17 | 0,66% |
| information | 15 | 0,58% |
| [preprint] | 15 | 0,58% |
| neural | 14 | 0,54% |
| transformers | 13 | 0,50% |
| processing | 12 | 0,46% |
| neurips | 12 | 0,46% |
| models | 11 | 0,42% |
| richard | 11 | 0,42% |
| futrell | 11 | 0,42% |
| science | 10 | 0,39% |
| modeling | 10 | 0,39% |
| structure | 9 | 0,35% |
Индексация Готовность: 10%
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 334 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: 44 байт. Загружен за: 0сек.
Проверяемая страница не запрещена в robots.txt.
Robots.txt доступен по постоянному адресу
Показать содержимое robots.txt
Disallow: /jobs1.html
Disallow: /jobs2.html
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: 70
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 70 оптимально.
Внутренние ссылки не запрещены к индексации в robots.txt.
Показать внутренние ссылки
| Url | Анкор | Состояние | Анализировать |
|---|---|---|---|
| /files/FoRLM-NeurIPS2025-Slides.pdf |
slides
|
|
|
| /bibtexbrowser.php?key=huang2026discoveringinterpretablealgorithmsdecompiling&bib=hahn.bib |
[bibtex]
|
|
Анализировать url |
| /bibtexbrowser.php?key=bhattamishra2026provably&bib=hahn.bib |
[bibtex]
|
|
Анализировать url |
| /bibtexbrowser.php?key=kover2026framework&bib=hahn.bib |
[bibtex]
|
|
Анализировать url |
| /bibtexbrowser.php?key=wang2026fewshot&bib=hahn.bib |
[bibtex]
|
|
Анализировать url |
| /bibtexbrowser.php?key=sarrof2026ability&bib=hahn.bib |
[bibtex]
|
|
Анализировать url |
| /bibtexbrowser.php?key=chen2026when&bib=hahn.bib |
[bibtex]
|
|
Анализировать url |
| /bibtexbrowser.php?key=yang2026algebraic&bib=hahn.bib |
[bibtex]
|
|
Анализировать url |
| /bibtexbrowser.php?key=kraus2026barriers&bib=hahn.bib |
[bibtex]
|
|
Анализировать url |
| /bibtexbrowser.php?key=anonymous2026understanding&bib=hahn.bib |
[bibtex]
|
|
Анализировать url |
| /bibtexbrowser.php?key=anonymous2026softmax&bib=hahn.bib |
[bibtex]
|
|
Анализировать url |
| /bibtexbrowser.php?key=anonymous2026decomposing&bib=hahn.bib |
[bibtex]
|
|
Анализировать url |
| /bibtexbrowser.php?key=anonymous2026benefits&bib=hahn.bib |
[bibtex]
|
|
Анализировать url |
| /bibtexbrowser.php?key=anonymous2026automata&bib=hahn.bib |
[bibtex]
|
|
Анализировать url |
| /bibtexbrowser.php?key=born2025&bib=hahn.bib |
[bibtex]
|
|
Анализировать url |
| /bibtexbrowser.php?key=futrell2024linguisticstructurebottlenecksequential&bib=hahn.bib |
[bibtex]
|
|
Анализировать url |
| /bibtexbrowser.php?key=amiri2025lowerboundschainofthoughtreasoning&bib=hahn.bib |
[bibtex]
|
|
Анализировать url |
| /bibtexbrowser.php?key=huang2024formalframeworkunderstandinglength&bib=hahn.bib |
[bibtex]
|
|
Анализировать url |
| /bibtexbrowser.php?key=bakalova2025contextualizethenaggregatecircuitsincontextlearning&bib=hahn.bib |
[bibtex]
|
|
Анализировать url |
| /bibtexbrowser.php?key=yao2025khop&bib=hahn.bib |
[bibtex]
|
|
Анализировать url |
| /bibtexbrowser.php?key=hahn2024sensitive&bib=hahn.bib |
[bibtex]
|
|
Анализировать url |
| /files/errata_sensitivity_bounds.pdf |
[supplement]
|
|
|
| /bibtexbrowser.php?key=hahn2022biases&bib=hahn.bib |
[bibtex]
|
|
Анализировать url |
| /bibtexbrowser.php?key=huang2024inversionview&bib=hahn.bib |
[bibtex]
|
|
Анализировать url |
| /bibtexbrowser.php?key=bhattamishra2024separationsrepresentationalcapabilitiestransformers&bib=hahn.bib |
[bibtex]
|
|
Анализировать url |
| /bibtexbrowser.php?key=sarrof2024expressivecapacitystatespace&bib=hahn.bib |
[bibtex]
|
|
Анализировать url |
| /bibtexbrowser.php?key=Hahn-Keller-2018-arxiv&bib=hahn.bib |
[bibtex]
|
|
Анализировать url |
| /bibtexbrowser.php?key=hahn2023theory&bib=hahn.bib |
[bibtex]
|
|
Анализировать url |
| /bibtexbrowser.php?key=clark2023pressure&bib=hahn.bib |
[bibtex]
|
|
Анализировать url |
| /bibtexbrowser.php?key=hahn2022resource&bib=hahn.bib |
[bibtex]
|
|
Анализировать url |
| /bibtexbrowser.php?key=hahn-2022-crosslinguistic&bib=hahn.bib |
[bibtex]
|
|
Анализировать url |
| /bibtexbrowser.php?key=hahn-2022-morpheme&bib=hahn.bib |
[bibtex]
|
|
Анализировать url |
| /files/opmi_a_00051-supplement.pdf |
[supplement]
|
|
|
| /bibtexbrowser.php?key=yan-2022-modeling&bib=hahn.bib |
[bibtex]
|
|
Анализировать url |
| /bibtexbrowser.php?key=rathi-2022-explaining&bib=hahn.bib |
[bibtex]
|
|
Анализировать url |
| /bibtexbrowser.php?key=futrell2022information&bib=hahn.bib |
[bibtex]
|
|
Анализировать url |
| /files/hahn_psychreview_2021_final.pdf |
Modeling word and morpheme order in natural language as an efficient tradeoff of memory and surprisal
|
|
|
| /bibtexbrowser.php?key=Hahn2020modeling&bib=hahn.bib |
[bibtex]
|
|
Анализировать url |
| /files/hahn_psychreview_2021_final.pdf |
[pdf]
|
|
|
| /files/hahn_psychreview_2021_si.pdf |
[supplement]
|
|
|
| /files/osf-CUNY 2019-Tradeoff.pdf |
[slides]
|
|
|
| /bibtexbrowser.php?key=hahn2020sensitivity&bib=hahn.bib |
[bibtex]
|
|
Анализировать url |
| /files/sensitivity-slides.pdf |
[slides]
|
|
|
| /bibtexbrowser.php?key=rathi-information-2021&bib=hahn.bib |
[bibtex]
|
|
Анализировать url |
| /bibtexbrowser.php?key=hahn_universals_2019&bib=hahn.bib |
[bibtex]
|
|
Анализировать url |
| /bibtexbrowser.php?key=&bib=hahn.bib |
[bibtex]
|
|
Анализировать url |
| /files/transformers-proof.pdf |
[supplement]
|
|
|
| /files/acl2020-selfattention.pdf |
[slides]
|
|
|
| /bibtexbrowser.php?key=hewitt-rnns-2020&bib=hahn.bib |
[bibtex]
|
|
Анализировать url |
| /bibtexbrowser.php?key=hahn2019tabula&bib=hahn.bib |
[bibtex]
|
|
Анализировать url |
| /bibtexbrowser.php?key=hahn2019estimating&bib=hahn.bib |
[bibtex]
|
|
Анализировать url |
| /bibtexbrowser.php?key=Hahn-etal-2019-arxiv&bib=hahn.bib |
[bibtex]
|
|
Анализировать url |
| /cocolab.stanford.edu/ndg |
Noah Goodman
|
|
Анализировать url |
| /bibtexbrowser.php?key=Hahn_information_2018&bib=hahn.bib |
[bibtex]
|
|
Анализировать url |
| /files/AdjOrdTexmod21Final.pdf |
[slides]
|
|
|
| /files/lics-2018-submitted.pdf |
Wreath Products of Distributive Forest Algebras
|
|
|
| /bibtexbrowser.php?key=Hahn-Krebs-Straubing-2018&bib=hahn.bib |
[bibtex]
|
|
Анализировать url |
| /files/lics-2018-submitted.pdf |
[pdf]
|
|
|
| /files/lics2018.pdf |
[slides]
|
|
|
| /bibtexbrowser.php?key=hahn_modeling_2016&bib=hahn.bib |
[bibtex]
|
|
Анализировать url |
| /bibtexbrowser.php?key=hahn_visibly_2015&bib=hahn.bib |
[bibtex]
|
|
Анализировать url |
| /bibtexbrowser.php?key=hahn_henkin_2015&bib=hahn.bib |
[bibtex]
|
|
Анализировать url |
| /bibtexbrowser.php?key=hahn_predication_2014&bib=hahn.bib |
[bibtex]
|
|
Анализировать url |
| /bibtexbrowser.php?key=hahn_deriving_2014&bib=hahn.bib |
[bibtex]
|
|
Анализировать url |
| /bibtexbrowser.php?key=ott_comet%3A_2013&bib=hahn.bib |
[bibtex]
|
|
Анализировать url |
| /bibtexbrowser.php?key=hahn_word_2013&bib=hahn.bib |
[bibtex]
|
|
Анализировать url |
| /bibtexbrowser.php?key=hahn_evaluating_2012&bib=hahn.bib |
[bibtex]
|
|
Анализировать url |
| /bibtexbrowser.php?key=hahn_arabic_2012&bib=hahn.bib |
[bibtex]
|
|
Анализировать url |
| /bibtexbrowser.php?key=hahn_null_2011&bib=hahn.bib |
[bibtex]
|
|
Анализировать url |
| /bibtexbrowser.php?key=hahn_deriving_2011&bib=hahn.bib |
[bibtex]
|
|
Анализировать url |
Внешние ссылки
Кол-во: 261
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 261 слишком много. Спрячьте лишние ссылки в тег noindex или атрибут rel='nofollow'!
Показать первые 100 внешних ссылок
| Url | Анкор | Анализировать |
|---|---|---|
| saarland-informatics-campus.de |
Saarland Informatics Campus
|
Анализировать url |
| uni-saarland.de |
Saarland University
|
Анализировать url |
| lacoco-lab.github.io |
Language, Computation, and Cognition Lab (LaCoCo)
|
Анализировать url |
| uni-saarland.de |
Language Science and Technology
|
Анализировать url |
| saarland-informatics-campus.de |
Department of Computer Science
|
Анализировать url |
| ellis.eu |
ELLIS Member
|
Анализировать url |
| tu-darmstadt.de |
ELIZA Fellow
|
Анализировать url |
| nlp.stanford.edu |
Stanford University
|
Анализировать url |
| thegricean.github.io |
Judith Degen
|
Анализировать url |
| web.stanford.edu |
Dan Jurafsky
|
Анализировать url |
| scholar.google.com |
<i class="ai ai-2x ai-google-scholar academic_icons_customize"></i>
|
Анализировать url |
| twitter.com |
<i data-feather="twitter"></i>
|
|
| github.com |
<i data-feather="github"></i>
|
Анализировать url |
| lacoco-lab.github.io |
Lab Website for more information on my group
|
Анализировать url |
| lacoco-lab.github.io |
here
|
Анализировать url |
| openreview.net |
NeurIPS 2025
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
ICLR 2025
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
ICML 2025
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
ACL 2024
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
NeurIPS 2024
|
Анализировать url |
| doi.org |
TACL 2020
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
COLM 2025
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
NeurIPS 2024
|
Анализировать url |
| mitpressjournals.org |
TACL 2019
|
Анализировать url |
| doi.org |
PNAS 2022a
|
Анализировать url |
| pnas.org |
PNAS 2020
|
Анализировать url |
| pnas.org |
PNAS 2022b
|
Анализировать url |
| nature.com |
Nature Neuroscience 2024
|
Анализировать url |
| lacoco-lab.github.io |
my lab's website
|
Анализировать url |
| aclanthology.org |
Systematicity between Forms and Meanings across Languages Supports Efficient Communication
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
decompiling Transformers to programs
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
planning with Transformers
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
learning attention with queries
|
Анализировать url |
| dfg.de |
Heinz Maier-Leibnitz Preis
|
Анализировать url |
| openreview.net |
unsupervised subspace discovery
|
Анализировать url |
| openreview.net |
seemingly useless features
|
Анализировать url |
| openreview.net |
theory of CoT
|
Анализировать url |
| openreview.net |
automata extraction
|
Анализировать url |
| openreview.net |
multi-agent systems
|
Анализировать url |
| reasoning-workshop.github.io |
NeurIPS 2025 Workshop on Foundations of Reasoning in Language Models
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
the impact of pretraining on Transformers' abilities
|
Анализировать url |
| transformerstheory.github.io |
What Can('t) Transformers Do?
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
lower-bounds on chain-of-thought reasoning
|
Анализировать url |
| ita.ucsd.edu |
Information Theory and Applications
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
provable guarantees for length generalization in transformers
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
mechanistic interpretability
|
Анализировать url |
| openreview.net |
state-space models
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
separations between architectures
|
Анализировать url |
| lacoco-lab.github.io |
ELLIS pre-NeurIPS poster session at Saarbrücken
|
Анализировать url |
| aclanthology.org |
Why are Sensitive Functions Hard for Transformers?
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
InversionView for reading out information from neural activations
|
Анализировать url |
| icml2024mi.pages.dev |
ICML 2024 Mechanistic Interpretability Workshop
|
Анализировать url |
| nature.com |
the mathematics underlying perceptual biases
|
Анализировать url |
| news.mit.edu |
article
|
Анализировать url |
| doi.org |
PNAS paper
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Discovering Interpretable Algorithms by Decompiling Transformers to RASP
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
[pdf]
|
Анализировать url |
| github.com |
[code]
|
Анализировать url |
| lacoco-lab.github.io |
[blogpost]
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Provably Learning Attention with Queries
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
[pdf]
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Understanding the Parameter Space Geometry of Transformers Encoding Boolean Functions
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
[pdf]
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
How Few-Shot Examples Add Up: A Causal Decomposition of Function Vectors in In-Context Learning
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
[pdf]
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
On the Ability of Transformers to Verify Plans
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
[pdf]
|
Анализировать url |
| github.com |
[code]
|
Анализировать url |
| openreview.net |
When Does LoRA Reuse Work? Theoretical Limits and Mechanisms for Recycling LoRAs Without Data Access
|
Анализировать url |
| openreview.net |
[pdf]
|
Анализировать url |
| openreview.net |
Algebraic Decomposition Theory for Transformer Length Generalization
|
Анализировать url |
| uni-tuebingen.de |
Andreas Krebs
|
Анализировать url |
| cs.bc.edu |
Howard Straubing
|
Анализировать url |
| openreview.net |
[pdf]
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
[preprint]
|
Анализировать url |
| openreview.net |
Barriers to Universal Reasoning with Transformers (and How to Overcome them)
|
Анализировать url |
| openreview.net |
[pdf]
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
[preprint]
|
Анализировать url |
| openreview.net |
Understanding the Emergence of Seemingly Useless Features in Next-Token Predictors
|
Анализировать url |
| openreview.net |
[pdf]
|
Анализировать url |
| github.com |
[code]
|
Анализировать url |
| openreview.net |
Softmax Transformers are Turing-Complete
|
Анализировать url |
| openreview.net |
[pdf]
|
Анализировать url |
| openreview.net |
Decomposing Representation Space into Interpretable Subspaces with Unsupervised Learning
|
Анализировать url |
| openreview.net |
[pdf]
|
Анализировать url |
| github.com |
[code]
|
Анализировать url |
| openreview.net |
Benefits and Limitations of Communication in Multi-Agent Reasoning
|
Анализировать url |
| openreview.net |
[pdf]
|
Анализировать url |
| github.com |
[code]
|
Анализировать url |
| openreview.net |
Automata Learning and Identification of the Support of Language Models
|
Анализировать url |
| openreview.net |
[pdf]
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Born a Transformer -- Always a Transformer? On the Effect of Pretraining on Architectural Abilities
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
[pdf]
|
Анализировать url |
| github.com |
[code]
|
Анализировать url |
| nature.com |
Linguistic Structure from a Bottleneck on Sequential Information Processing
|
Анализировать url |
| socsci.uci.edu |
Richard Futrell
|
Анализировать url |
| nature.com |
[pdf]
|
Анализировать url |
| github.com |
[code]
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Lower Bounds for Chain-of-Thought Reasoning in Hard-Attention Transformers
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
[pdf]
|
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 mhahn.info выполнена всего на 36%. Чтобы исправить ситуацию и попасть в ТОП необходимо:
Постарайтесь исправить общие ошибки.
Исправьте ошибки в мета-тегах.
Исправьте ошибки оптимизации.
Исправьте ошибки индексации.
Поделитесь с друзьями: