Анализ сайта pl8787.github.io
Основное Готовность: 35%
Домен
pl8787.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.
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
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 страницы не указан. Рекомендуется явно указать язык документа!
Скорость загрузки
~0,24сек
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 0,24сек оптимальна.
Объем документа
132Кб
Размер HTML-кода страницы
?
Слишком большой HTML замедляет парсинг браузером и сканирование поисковым роботом. Рекомендуется не более 200 Кб.
Объем html-документа 132Кб 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 | text/css | ./user_profile.css |
| js | text/javascript | //cdn.clustrmaps.com/map_v2.js?cl=ffffff&w=300&t=tt&d=yH-ZfHiYjJPTJMqfI2a2x3SccNtmO5wRTfhVFZ6Ck1U |
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 |
|---|---|
| Connection | keep-alive |
| Server | GitHub.com |
| Access-Control-Allow-Origin | * |
| ETag | "6a8805e2-21525" |
| Cache-Control | max-age=600 |
| x-proxy-cache | MISS |
| X-GitHub-Request-Id | A9EE:0A05:5C3FA:63884:6A89A949 |
| x-github-edge-region | swedencentral |
| Accept-Ranges | bytes |
| Age | 0 |
| Date | Sat, 22 Aug 2026 13:51:05 GMT |
| Via | 1.1 varnish |
| X-Served-By | cache-bma-essb1270047-BMA |
| X-Cache | MISS |
| X-Cache-Hits | 0 |
| X-Timer | S1787406665.269931,VS0,VE114 |
| Vary | Accept-Encoding |
| X-Fastly-Request-ID | f9554dcb463de9cebb6499743e8d67471e56de7b |
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: 17%
Title
Liang Pang - 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: 21, 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
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: 0
Полный список мета-тегов страницы
?
Таблица всех meta-тегов, включая нестандартные. Позволяет найти опечатки, дубли и лишние теги.
Мета-теги не найдены. Без них роботы и устройства действуют по умолчанию (не всегда это хорошо).
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 29 достаточно.
Среднее число слов в абзаце 73 достаточно.
Кол-во знаков контента 36789 на странице оптимально.
Кол-во слов 5662 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> 2. Это прекрасно.
На странице присутствуют заголовки <h2> 6. Это хорошо.
На странице присутствуют заголовки <h3> 9.
Тошнота
9,80
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
3,18%
Насколько текст перенасыщен ключевыми словами
?
Академическая тошнота = (частота слова / общее количество слов) × 100%. Показывает долю конкретного слова в тексте. Норма 5–15%.
Академическая тошнота не дотягивает до нормы 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 |
|---|---|---|
| conference | 96 | 1,70% |
| proceedings | 55 | 0,97% |
| information | 53 | 0,94% |
| language | 50 | 0,88% |
| huawei | 46 | 0,81% |
| international | 45 | 0,79% |
| retrieval | 45 | 0,79% |
| yanyan | 35 | 0,62% |
| models | 31 | 0,55% |
| learning | 28 | 0,49% |
| jiafeng | 24 | 0,42% |
| knowledge | 22 | 0,39% |
| shicheng | 22 | 0,39% |
| methods | 21 | 0,37% |
| computational | 21 | 0,37% |
| processing | 21 | 0,37% |
| linguistics | 20 | 0,35% |
| natural | 20 | 0,35% |
| matching | 18 | 0,32% |
| empirical | 18 | 0,32% |
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 389 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: 101
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 101 оптимально.
Показать первые 100 внутренних ссылок
| Url | Анкор | Состояние | Анализировать |
|---|---|---|---|
| / |
Proceedings
|
|
Анализировать url |
| / |
pdf
|
|
Анализировать url |
| / |
code
|
|
Анализировать url |
| / |
code
|
|
Анализировать url |
| / |
code
|
|
Анализировать url |
| / |
code
|
|
Анализировать url |
| / |
code
|
|
Анализировать url |
| / |
code
|
|
Анализировать url |
| / |
code
|
|
Анализировать url |
| / |
code
|
|
Анализировать url |
| / |
code
|
|
Анализировать url |
| / |
code
|
|
Анализировать url |
| / |
code
|
|
Анализировать url |
| / |
code
|
|
Анализировать url |
| / |
code
|
|
Анализировать url |
| / |
code
|
|
Анализировать url |
| / |
Media Source Matters More Than Content: Unveiling Political Bias in LLM-Generated Citations
|
|
Анализировать url |
| / |
pdf
|
|
Анализировать url |
| / |
code
|
|
Анализировать url |
| / |
<b>Perspectives Papers</b> GenSearch+: Rebuilding User Feedback Ecosystem for Generative AI Search
|
|
Анализировать url |
| / |
pdf
|
|
Анализировать url |
| / |
code
|
|
Анализировать url |
| / |
code
|
|
Анализировать url |
| / |
code
|
|
Анализировать url |
| / |
Mitigating Source Bias with LLM Alignment
|
|
Анализировать url |
| / |
pdf
|
|
Анализировать url |
| / |
code
|
|
Анализировать url |
| / |
code
|
|
Анализировать url |
| / |
code
|
|
Анализировать url |
| / |
code
|
|
Анализировать url |
| / |
code
|
|
Анализировать url |
| / |
code
|
|
Анализировать url |
| / |
code
|
|
Анализировать url |
| / |
code
|
|
Анализировать url |
| / |
code
|
|
Анализировать url |
| / |
Can Small Language Models be Good Reasoners in Recommender Systems?
|
|
Анализировать url |
| / |
pdf
|
|
Анализировать url |
| / |
code
|
|
Анализировать url |
| / |
Information-Controllable Graph Contrastive Learning for Recommendation
|
|
Анализировать url |
| / |
pdf
|
|
Анализировать url |
| / |
De-fine: Decomposing and Refining Visual Programs with Auto-Feedback
|
|
Анализировать url |
| / |
pdf
|
|
Анализировать url |
| / |
Fact: Teaching MLLMs with Faithful, Concise and Transferable Rationales
|
|
Анализировать url |
| / |
pdf
|
|
Анализировать url |
| / |
A Disentangled-Attention Based Framework with Persona-Aware Prompt Learning for Dialogue Generation
|
|
Анализировать url |
| / |
pdf
|
|
Анализировать url |
| / |
code
|
|
Анализировать url |
| / |
Optimal Partial Transport based Sentence Selection for Long-form Document Matching
|
|
Анализировать url |
| / |
pdf
|
|
Анализировать url |
| / |
code
|
|
Анализировать url |
| / |
Overview of the Frontier Progress of Causal Machine Learning. (因果机器学习的前沿进展综述)
|
|
Анализировать url |
| / |
pdf
|
|
Анализировать url |
| / |
code
|
|
Анализировать url |
| / |
Distribution Distance Regularized Sequence Representation for Text Matching in Asymmetrical Domains.
|
|
Анализировать url |
| / |
code
|
|
Анализировать url |
| / |
Transductive Learning for Unsupervised Text Style Transfer.
|
|
Анализировать url |
| / |
Adaptive Information Seeking for Open-Domain Question Answering.
|
|
Анализировать url |
| / |
code
|
|
Анализировать url |
| / |
code
|
|
Анализировать url |
| / |
code
|
|
Анализировать url |
| /papers/2019/AAAI2019_HASQA.pdf |
HAS-QA: Hierarchical Answr Spans Model for Open-Domain Question Answering.
|
|
|
| /papers/2019/AAAI2019_HASQA.pdf |
pdf
|
|
|
| /papers/2019/AAAI2019_HASQA_slides.pdf |
slides
|
|
|
| /papers/2019/ACL2019_ReCoSa.pdf |
ReCoSa: Detecting the Relevant Contexts with Self-Attention for Multi-turn Dialogue Generation.
|
|
|
| /papers/2019/ACL2019_ReCoSa.pdf |
pdf
|
|
|
| /papers/2019/Survey_Preprint.pdf |
A Deep Look into Neural Ranking Models for Information Retrieval.
|
|
|
| /papers/2019/TechReport2019.pdf |
Continual Match Based Training in Pommerman: Technical Report.
|
|
|
| /papers/2018/CIPS2018.pdf |
slides
|
|
|
| /papers/2018/AIRS2018_RIMatch.pdf |
RI-Match: Integrating both Representations and Interactions for Deep Semantic Matching
|
|
|
| /papers/2018/AIRS2018_RIMatch.pdf |
pdf
|
|
|
| /papers/2017/CIKM2017_DeepRank.pdf |
DeepRank: a New Deep Architecture for Relevance Ranking in Information Retrieval.
|
|
|
| /papers/2017/CIKM2017_DeepRank.pdf |
pdf
|
|
|
| /papers/2017/ACML2017_LSNN.pdf |
Locally Smoothed Neural Networks.
|
|
|
| /papers/2017/ACML2017_LSNN.pdf |
pdf
|
|
|
| /papers/2017/NeuIR2017_Investigation.pdf |
A Deep Investigation of Deep IR Models.
|
|
|
| /papers/2017/NeuIR2017_Investigation.pdf |
pdf
|
|
|
| /papers/2017/CIKM2017_Visual.pdf |
Learning Visual Features from Snapshots for Web Search
|
|
|
| /papers/2017/CIKM2017_Visual.pdf |
pdf
|
|
|
| /papers/2017/NeuIR2017_MatchZoo.pdf |
MatchZoo: A Toolkit for Deep Text Matching.
|
|
|
| /papers/2017/NeuIR2017_MatchZoo.pdf |
pdf
|
|
|
| /papers/2017/CJC2017_Survey.pdf |
A Survey on Deep Text Matching.
|
|
|
| /papers/2017/CJC2017_Survey.pdf |
深度文本匹配综述
|
|
|
| /papers/2017/CJC2017_Survey.pdf |
pdf
|
|
|
| /papers/2016/AAAI2016_MatchPyramid.pdf |
Text Matching as Image Recognition.
|
|
|
| /papers/2016/AAAI2016_MatchPyramid.pdf |
pdf
|
|
|
| /papers/2016/NeuIR2016_MatchPyramid.pdf |
A Study of MatchPyramid Models on Ad-hoc Retrieval.
|
|
|
| /papers/2016/NeuIR2016_MatchPyramid.pdf |
pdf
|
|
|
| /papers/2016/NeuIR2016_talk.pdf |
slides
|
|
|
| /papers/2016/AAAI2016_SPAN.pdf |
SPAN: Understanding a Question with Its Support Answers.
|
|
|
| /papers/2017/AAAI2016_SPAN.pdf |
pdf
|
|
|
| /papers/2016/AAAI2016_MVLSTM.pdf |
A Deep Architecture for Semantic Matching with Multiple Positional Sentence Representations.
|
|
|
| /papers/2016/AAAI2016_MVLSTM.pdf |
pdf
|
|
|
| /papers/2016/IJCAI2016-MatchSRNN.pdf |
Match-SRNN: Modeling the Recursive Matching Structure with Spatial RNN.
|
|
|
| /papers/2016/IJCAI2016-MatchSRNN.pdf |
pdf
|
|
|
| /papers/2016/ECIR2016_yang.pdf |
Beyond Factoid QA: Effective Methods for Non-factoid Answer Sentence Retrieval.
|
|
|
| /papers/2016/ECIR2016_yang.pdf |
pdf
|
|
|
| /papers/2016/KBS2016.pdf |
Image Matting in the Perception Granular Deep Learning.
|
|
|
| /papers/2016/KBS2016.pdf |
pdf
|
|
|
| /papers/2014/ESWA2014.pdf |
Perception Granular Computing in Visual Haze-free Task.
|
|
|
| /papers/2014/ESWA2014.pdf |
pdf
|
|
Внешние ссылки
Кол-во: 267
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 267 слишком много. Спрячьте лишние ссылки в тег noindex или атрибут rel='nofollow'!
Показать первые 100 внешних ссылок
| Url | Анкор | Анализировать |
|---|---|---|
| github.com |
<img height="20" src="images/github.png">
|
Анализировать url |
| linkedin.com |
<img height="20" src="images/linkedin.png">
|
Анализировать url |
| scholar.google.com |
<img height="20" src="images/google-scholar.png">
|
Анализировать url |
| ict.ac.cn |
Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences
|
Анализировать url |
| ucas.ac.cn |
University of Chinese Academy of Sciences
|
Анализировать url |
| sourcedb.ict.cas.cn |
Prof. Guojie Li
|
Анализировать url |
| hust.edu.cn |
Huazhong University of Science and Technology
|
Анализировать url |
| lass-workshop.github.io |
The 2nd Workshop on LLM Agents for Social Simulation: Fundamental Challenges and Real-World Applications (LASS).
|
Анализировать url |
| lassworkshop26.github.io |
Website
|
Анализировать url |
| cikm2026.diag.uniroma1.it |
CIKM
|
Анализировать url |
| lass-workshop.github.io |
The 1st Workshop on LLM Agents for Social Simulation (LASS).
|
Анализировать url |
| dl.acm.org |
Proceedings
|
Анализировать url |
| lass-workshop.github.io |
Website
|
Анализировать url |
| cikm2025.org |
CIKM
|
Анализировать url |
| sigir-ap.org |
Trustworthy Information Retrieval in the LLM Era: Bias, Unfairness, and Hallucination.
|
Анализировать url |
| dl.acm.org |
Survey Paper
|
Анализировать url |
| llm-ir-bias-fairness.github.io |
slides
|
Анализировать url |
| llm-ir-bias-fairness.github.io |
videos
|
Анализировать url |
| sigir2025.dei.unipd.it |
Unveiling Knowledge Boundary of Large Language Models for Trustworthy Information Access.
|
Анализировать url |
| knowledge-boundary-tutorial.github.io |
slides
|
Анализировать url |
| sigir2025.dei.unipd.it |
videos
|
Анализировать url |
| wsdm-conference.org |
(Unifying) Bias and Unfairness in Information Retrieval: New Challenges in the LLM Era.
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Survey Paper
|
Анализировать url |
| llm-ir-bias-fairness.github.io |
slides
|
Анализировать url |
| llm-ir-bias-fairness.github.io |
videos
|
Анализировать url |
| kdd2024.kdd.org |
Unifying Bias and Unfairness in Information Retrieval: A Survey of Challenges and Opportunities with Large Language Models.
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Survey Paper
|
Анализировать url |
| llm-ir-bias-fairness.github.io |
slides
|
Анализировать url |
| llm-ir-bias-fairness.github.io |
videos
|
Анализировать url |
| sigir.org |
Beyond Probability Ranking Principle: Modeling the Dependencies among Documents.
|
Анализировать url |
| github.com |
slides
|
Анализировать url |
| underline.io |
videos
|
Анализировать url |
| wsdm-conference.org |
Beyond Probability Ranking Principle: Modeling the Dependencies among Documents.
|
Анализировать url |
| github.com |
pdf
|
Анализировать url |
| github.com |
slides
|
Анализировать url |
| bilibili.com |
Part1
|
Анализировать url |
| bilibili.com |
Part2
|
Анализировать url |
| bilibili.com |
Part3
|
Анализировать url |
| cips-upload.bj.bcebos.com |
Deep and Reinforcement Learning for Information Retrieval.信息检索中的深度强化学习新进展.
|
Анализировать url |
| bigdatalab.ac.cn |
slides
|
Анализировать url |
| cipsc.org.cn |
site
|
Анализировать url |
| github.com |
https://github.com/Hi-archers/StableKE
|
Анализировать url |
| github.com |
https://github.com/zycdev/AISO
|
Анализировать url |
| github.com |
https://github.com/TrustedLLM/LLMDet
|
Анализировать url |
| github.com |
https://github.com/hughplay/TVR
|
Анализировать url |
| hongxin2019.github.io |
https://hongxin2019.github.io/TVR
|
Анализировать url |
| github.com |
https://github.com/NTMC-Community/matchzoo
|
Анализировать url |
| github.com |
https://github.com/pl8787/textnet-release
|
Анализировать url |
| sigir-2024.github.io |
ACM SIGIR 2024 Best Full Paper Honorable Mention
|
Анализировать url |
| cikm2017.org |
ACM CIKM 2017 Best Full Paper Runner-up Award
|
Анализировать url |
| nature.com |
DxDriectror: An Agentic Large Language Model Driving the Full-process Clinical Diagnosis
|
Анализировать url |
| nature.com |
pdf
|
Анализировать url |
| github.com |
code
|
Анализировать url |
| huggingface.co |
DxDirector-7B
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Distilling the Implicit Multi-Branch Structure in LLMs' Reasoning via Reinforcement Learning
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
pdf
|
Анализировать url |
| dl.acm.org |
D-Models and E-Models: Diversity–Stability Trade-offs in the Sampling Behavior of Large Language Models
|
Анализировать url |
| dl.acm.org |
pdf
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
The Evolution of Thought: Tracking LLM Overthinking via Reasoning Dynamics Analysis
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
pdf
|
Анализировать url |
| hi-archers.github.io |
demo
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Projecting Out the Malice: A Global Subspace Approach to LLM Detoxification
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
pdf
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Latent-SFT: LLM Latent Reasoning as Chain of Superposition
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
pdf
|
Анализировать url |
| github.com |
code
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Latent-GRPO: Group Relative Policy Optimization for Latent Reasoning
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
pdf
|
Анализировать url |
| github.com |
code
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Dynamic Rollout Editing for Reducing Overthinking in RL-Trained Reasoning Models
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
pdf
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
SkillAttack: Automated Red Teaming of Agent Skills through Attack Path Refinement
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
pdf
|
Анализировать url |
| openreview.net |
ACE-Align: Attribute Causal Effect Alignment for Cultural Values under Varying Persona Granularities
|
Анализировать url |
| openreview.net |
pdf
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
RING: Retrieval-Internalized Generation for Continual Large-Scale Knowledge Injection
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
pdf
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
DIVA-GRPO: Enhancing Multimodal Reasoning through Difficulty-Adaptive Variant Advantage
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
pdf
|
Анализировать url |
| openreview.net |
Discrete Diffusion for Bundle Construction
|
Анализировать url |
| openreview.net |
pdf
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Enhancing Geometry Reasoning with Cross-Modal Rewards for Auxiliary Line Construction
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
pdf
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Learning to Retrieve from Agent Trajectories
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
pdf
|
Анализировать url |
| yuqi-zhou.github.io |
homepage
|
Анализировать url |
| huggingface.co |
dataset
|
Анализировать url |
| github.com |
code
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Stable-RAG: Mitigating Retrieval-Permutation-Induced Hallucinations in Retrieval-Augmented Generation
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
pdf
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Privacy-Preserving Reasoning with Knowledge-Distilled Parametric Retrieval Augmented Generation
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
pdf
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Event-aware Video Corpus Moment Retrieval
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
pdf
|
Анализировать url |
| link.springer.com |
Towards Quantitative Summarization Evaluation: An Integrated Atomic-Based Evaluation Framework and Dataset for Text Summarization
|
Анализировать url |
| link.springer.com |
pdf
|
Анализировать url |
| dl.acm.org |
Less is More: Compact Clue Selection for Efficient Retrieval-Augmented Generation Reasoning
|
Анализировать url |
| dl.acm.org |
pdf
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Learning to Erase Private Knowledge from Multi-Documents for Retrieval-Augmented Large Language Models
|
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
Сайт pl8787.github.io не совсем готов к продвижению (процент готовности лишь 34%). Для попадания в ТОПы поисковых систем нужно:
Постарайтесь исправить общие ошибки.
Исправьте ошибки в мета-тегах.
Исправьте ошибки индексации.
Поделитесь с друзьями: