Анализ сайта weitianxin.github.io
Основное Готовность: 100%
Домен
weitianxin.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://weitianxin.github.io
301 MovedPermanently
https://weitianxin.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 28.10.2026 23:43:40.
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
~0,44сек
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 0,44сек оптимальна.
Объем документа
94Кб
Размер HTML-кода страницы
?
Слишком большой HTML замедляет парсинг браузером и сканирование поисковым роботом. Рекомендуется не более 200 Кб.
Объем html-документа 94Кб оптимален.
Структура html-документа корректна.
Ресурсы
Ресурсы: 5
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 5 достаточно.
Показать полный список ресурсов
| Тип | Название | Значение |
|---|---|---|
| stylesheet | https://fonts.googleapis.com/css2?family=Crimson+Pro:ital,wght@0,300;0,400;0,600;0,700;1,400&family=Inter:wght@300;400;500;600;700&display=swap | |
| stylesheet | https://unpkg.com/aos@2.3.4/dist/aos.css | |
| stylesheet | https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/font-awesome/6.5.1/css/all.min.css | |
| js | text/javascript | //rf.revolvermaps.com/0/0/6.js?i=5w8l886z2zy&m=7&c=e63100&cr1=ffffff&f=arial&l=0&bv=90&lx=-420&ly=420&hi=20&he=7&hc=a8ddff&rs=80 |
| js | https://unpkg.com/aos@2.3.4/dist/aos.js |
Серверные заголовки
Кол-во: 18
HTTP-заголовки ответа сервера
?
Заголовки сервера передают браузеру и поисковику служебную информацию: кеширование, безопасность (CSP, HSTS), сжатие (gzip). Правильная настройка ускоряет загрузку и повышает защищённость.
Найдены серверные заголовки 18шт. Подробнее про серверные заголовки.
Показать полный список серверных заголовков
| Ключ | Значение |
|---|---|
| Server | GitHub.com |
| Access-Control-Allow-Origin | * |
| Strict-Transport-Security | max-age=31556952 |
| ETag | "6a889b29-17b1c" |
| Cache-Control | max-age=600 |
| x-proxy-cache | MISS |
| x-github-request-id | 0D8A:3CA18C:11B2D3:12DC14:6A89136C |
| x-github-edge-region | swedencentral |
| Accept-Ranges | bytes |
| Age | 0 |
| Date | Sat, 22 Aug 2026 03:11:40 GMT |
| Via | 1.1 varnish |
| X-Served-By | cache-bma-essb1270030-BMA |
| X-Cache | MISS |
| x-cache-hits | 0 |
| x-timer | S1787368300.486552,VS0,VE118 |
| Vary | Accept-Encoding |
| x-fastly-request-id | 8d784d4b1f3d6da1c8d1777c4a4f1a93c453ed13 |
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: 32%
Title
Tianxin Wei
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: 11, 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
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
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 | viewport | width=device-width, initial-scale=1.0 |
Оптимизация Готовность: 67%
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 одном 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 2 слишком мало. Добавьте больше абзацев с текстом (тег <p>)!
Среднее число слов в абзаце 17 достаточно.
Кол-во знаков контента 21564 на странице оптимально.
Кол-во слов 3098 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> 6. Это хорошо.
На странице присутствуют заголовки <h3> 5.
Тошнота
7,28
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
11,33%
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 |
|---|---|---|
| tianxin | 53 | 1,71% |
| insight: | 53 | 1,71% |
| jingrui | 33 | 1,07% |
| accepted | 30 | 0,97% |
| research | 22 | 0,71% |
| personalization | 21 | 0,68% |
| multimodal | 20 | 0,65% |
| learning | 19 | 0,61% |
| hanghang | 16 | 0,52% |
| reasoning | 15 | 0,48% |
| papers | 15 | 0,48% |
| agents | 14 | 0,45% |
| recommendation | 14 | 0,45% |
| robustness | 14 | 0,45% |
| test-time | 14 | 0,45% |
| xuying | 14 | 0,45% |
| harness | 13 | 0,42% |
| generative | 12 | 0,39% |
| survey | 12 | 0,39% |
| neurips | 12 | 0,39% |
Индексация Готовность: 0%
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 189 оптимально. Поисковые роботы обязательно проиндексируют сайт.
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: 66
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 66 оптимально.
Показать внутренние ссылки
| Url | Анкор | Состояние | Анализировать |
|---|---|---|---|
| /files/CV_wtx.pdf |
<i class="fas fa-file-alt"></i> CV
|
|
|
| /TBD |
MC-Search
|
|
Анализировать url |
| /files/mlp fusion.pdf |
MLP Fusion
|
|
|
| /TBD |
EvoHarness-RL: Learning Self-Evolving Runtime Harness for Long-Horizon LLM Agents
|
|
Анализировать url |
| /TBD |
<i class="fas fa-file-alt"></i> Paper
|
|
Анализировать url |
| /TBD |
<i class="fab fa-github"></i> Code
|
|
Анализировать url |
| /TBD |
<i class="fab fa-github"></i> Code
|
|
Анализировать url |
| /TBD |
Adaptive Auto-Harness: Sustained Self-Improvement for Agentic System Deployment on Open-Ended Task Streams
|
|
Анализировать url |
| /TBD |
<i class="fas fa-file-alt"></i> Paper
|
|
Анализировать url |
| /TBD |
<i class="fab fa-github"></i> Code
|
|
Анализировать url |
| /TBD |
<i class="fab fa-github"></i> Code
|
|
Анализировать url |
| /TBD |
<i class="fab fa-github"></i> Code
|
|
Анализировать url |
| /TBD |
<i class="fab fa-github"></i> Code
|
|
Анализировать url |
| /TBD |
Evo-Harness: Context-to-Harness Skill Compilation for Self-Evolving Agents
|
|
Анализировать url |
| /TBD |
<i class="fas fa-file-alt"></i> Paper
|
|
Анализировать url |
| /TBD |
<i class="fab fa-github"></i> Code
|
|
Анализировать url |
| /TBD |
ReContext: Recursive Evidence Replay as LLM Harness for Long-Context Reasoning
|
|
Анализировать url |
| /TBD |
<i class="fas fa-file-alt"></i> Paper
|
|
Анализировать url |
| /TBD |
<i class="fab fa-github"></i> Code
|
|
Анализировать url |
| /TBD |
Harness Updating Is Not Harness Benefit: Disentangling Evolution Capabilities in Self-Evolving LLM Agents
|
|
Анализировать url |
| /TBD |
<i class="fas fa-file-alt"></i> Paper
|
|
Анализировать url |
| /TBD |
<i class="fab fa-github"></i> Code
|
|
Анализировать url |
| /TBD |
Inference Scaling of LLM Ensembling: Bridging Token Spaces with Token Translation
|
|
Анализировать url |
| /TBD |
<i class="fas fa-file-alt"></i> Paper
|
|
Анализировать url |
| /TBD |
<i class="fab fa-github"></i> Code
|
|
Анализировать url |
| /TBD |
<i class="fas fa-file-alt"></i> Paper
|
|
Анализировать url |
| /TBD |
<i class="fab fa-github"></i> Code
|
|
Анализировать url |
| /TBD |
<i class="fas fa-file-alt"></i> Paper
|
|
Анализировать url |
| /TBD |
<i class="fab fa-github"></i> Code
|
|
Анализировать url |
| /TBD |
<i class="fas fa-file-alt"></i> Paper
|
|
Анализировать url |
| /TBD |
<i class="fab fa-github"></i> Code
|
|
Анализировать url |
| /TBD |
<i class="fab fa-github"></i> Code
|
|
Анализировать url |
| /TBD |
PaperMind: Benchmarking Agentic Reasoning and Critique over Scientific Papers in Multimodal LLMs
|
|
Анализировать url |
| /TBD |
<i class="fas fa-file-alt"></i> Paper
|
|
Анализировать url |
| /TBD |
<i class="fab fa-github"></i> Code
|
|
Анализировать url |
| /TBD |
<i class="fab fa-github"></i> Code
|
|
Анализировать url |
| /TBD |
<i class="fab fa-github"></i> Code
|
|
Анализировать url |
| /TBD |
<i class="fab fa-github"></i> Code
|
|
Анализировать url |
| /TBD |
<i class="fab fa-github"></i> Code
|
|
Анализировать url |
| /TBD |
<i class="fab fa-github"></i> Code
|
|
Анализировать url |
| /TBD |
<i class="fab fa-github"></i> Code
|
|
Анализировать url |
| /TBD |
<i class="fab fa-github"></i> Code
|
|
Анализировать url |
| /TBD |
Connecting Domains and Contrasting Samples: A Ladder for Domain Generalization
|
|
Анализировать url |
| /TBD |
<i class="fas fa-file-alt"></i> Paper
|
|
Анализировать url |
| /TBD |
<i class="fab fa-github"></i> Code
|
|
Анализировать url |
| /TBD |
<i class="fab fa-github"></i> Code
|
|
Анализировать url |
| /TBD |
ResMoE: Space-efficient Compression of Mixture of Experts LLMs via Residual Restoration
|
|
Анализировать url |
| /TBD |
<i class="fas fa-file-alt"></i> Paper
|
|
Анализировать url |
| /TBD |
<i class="fab fa-github"></i> Code
|
|
Анализировать url |
| /TBD |
<i class="fab fa-github"></i> Code
|
|
Анализировать url |
| /TBD |
Graph Mixup on Approximate Gromov-Wasserstein Geodesics
|
|
Анализировать url |
| /TBD |
<i class="fas fa-file-alt"></i> Paper
|
|
Анализировать url |
| /TBD |
<i class="fab fa-github"></i> Code
|
|
Анализировать url |
| /TBD |
TAU: Trajectory Data Augmentation with Uncertainty for Next POI Recommendation
|
|
Анализировать url |
| /TBD |
<i class="fas fa-file-alt"></i> Paper
|
|
Анализировать url |
| /TBD |
<i class="fab fa-github"></i> Code
|
|
Анализировать url |
| /files/neurips22_hypergcl_appendix.pdf |
<i class="fas fa-paperclip"></i> Appendix
|
|
|
| /files/ICDM_2020_MetaCF.pdf |
Fast Adaptation for Cold-start Collaborative Filtering with Meta-learning
|
|
|
| /files/ICDM_2020_MetaCF.pdf |
<i class="fas fa-file-alt"></i> Paper
|
|
|
| /files/AAAI21_ARStock.pdf |
AR-Stock: Deep Augmented Relational Stock Prediction
|
|
|
| /files/AAAI21_ARStock.pdf |
<i class="fas fa-file-alt"></i> Paper
|
|
|
| /TBD |
DiffKGW: Stealthy and Robust Diffusion Model Watermarking
|
|
Анализировать url |
| /TBD |
<i class="fas fa-file-alt"></i> Paper
|
|
Анализировать url |
| /TBD |
<i class="fab fa-github"></i> Code
|
|
Анализировать url |
| /TBD |
<i class="fab fa-github"></i> Code
|
|
Анализировать url |
| /TBD |
<i class="fab fa-github"></i> Code
|
|
Анализировать url |
Внешние ссылки
Кол-во: 115
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 115 слишком много. Спрячьте лишние ссылки в тег noindex или атрибут rel='nofollow'!
Показать первые 100 внешних ссылок
| Url | Анкор | Анализировать |
|---|---|---|
| cs.illinois.edu |
University of Illinois Urbana-Champaign
|
Анализировать url |
| hejingrui.org |
Prof. Jingrui He
|
Анализировать url |
| scholar.google.com |
<i class="fas fa-graduation-cap"></i> Scholar
|
Анализировать url |
| github.com |
<i class="fab fa-github"></i> GitHub
|
Анализировать url |
| twitter.com |
<i class="fab fa-twitter"></i> Twitter
|
|
| linkedin.com |
<i class="fab fa-linkedin-in"></i> LinkedIn
|
Анализировать url |
| hejingrui.org |
Prof. Jingrui He
|
Анализировать url |
| hexiangnan.github.io |
Prof. Xiangnan He
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Survey on Coding Agents and Harness
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Survey on Agentic AI and Reasoning
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Evo-Memory
|
Анализировать url |
| mittrchina.com |
MIT Technology Review
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
RIPOR
|
Анализировать url |
| openreview.net |
UniMP
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
HyperGCL
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
CLOVER
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
MACR
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
PDA
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Code as Agent Harness
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<i class="fas fa-file-alt"></i> Paper
|
Анализировать url |
| code-as-harness.github.io |
<i class="fas fa-project-diagram"></i> Project
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
RRCM: Ranking-Driven Retrieval over Collaborative and Meta Memories for LLM Recommendation
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<i class="fas fa-file-alt"></i> Paper
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Heterogeneous Scientific Foundation Model Collaboration
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<i class="fas fa-file-alt"></i> Paper
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Agentic Reasoning for Large Language Models: A Survey
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<i class="fas fa-file-alt"></i> Paper
|
Анализировать url |
| github.com |
<i class="fas fa-project-diagram"></i> Project
|
Анализировать url |
| huggingface.co |
<i class="fas fa-face-smile"></i> Huggingface
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Evo-Memory: Benchmarking LLM Agent Test-time Learning with Self-Evolving Memory
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<i class="fas fa-file-alt"></i> Paper
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
CoFiRec: Coarse-to-Fine Tokenization for Generative Recommendation
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<i class="fas fa-file-alt"></i> Paper
|
Анализировать url |
| github.com |
<i class="fab fa-github"></i> Code
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Beyond Heuristics: A New Paradigm for Large Language Models Structured Pruning
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
EvoSelect: Data-Efficient LLM Evolution for Targeted Task Adaptation
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Reinforcement Routing for Mixtures of LoRAs in Parameter-Efficient LLM Finetuning
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
AdaFuse: Adaptive Ensemble Decoding with Test-Time Scaling for LLMs
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<i class="fas fa-file-alt"></i> Paper
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Mem-Gallery: Benchmarking Multimodal Long-Term Conversational Memory for MLLM Agents
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<i class="fas fa-file-alt"></i> Paper
|
Анализировать url |
| github.com |
<i class="fab fa-github"></i> Code
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
MC-Search: Evaluating and Enhancing Multimodal Agentic Search with Structured Long Reasoning Chains
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<i class="fas fa-file-alt"></i> Paper
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Seeing but Not Believing: Probing the Disconnect Between Visual Attention and Answer Correctness in VLMs
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<i class="fas fa-file-alt"></i> Paper
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Harnessing Consistency for Robust Test-Time LLM Ensemble
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<i class="fas fa-file-alt"></i> Paper
|
Анализировать url |
| github.com |
<i class="fab fa-github"></i> Code
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Panda: Test-Time Adaptation with Negative Data Augmentation
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<i class="fas fa-file-alt"></i> Paper
|
Анализировать url |
| github.com |
<i class="fab fa-github"></i> Code
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
CLIMB: Class-imbalanced Learning Benchmark on Tabular Data
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<i class="fas fa-file-alt"></i> Paper
|
Анализировать url |
| github.com |
<i class="fab fa-github"></i> Code
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Latte: Collaborative Test-Time Adaptation of Vision-Language Models in Federated Learning
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<i class="fas fa-file-alt"></i> Paper
|
Анализировать url |
| github.com |
<i class="fab fa-github"></i> Code
|
Анализировать url |
| aclanthology.org |
Learning to Instruct: Fine-Tuning a Task-Aware Instruction Optimizer for Black-Box LLMs
|
Анализировать url |
| aclanthology.org |
<i class="fas fa-file-alt"></i> Paper
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
SelfElicit: Your Language Model Secretly Knows Where is the Relevant Evidence
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<i class="fas fa-file-alt"></i> Paper
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
i²VAE: Interest Information Augmentation with Variational Regularizers for Cross-Domain Sequential Recommendation
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<i class="fas fa-file-alt"></i> Paper
|
Анализировать url |
| openreview.net |
Graph4MM: Weaving Multimodal Learning with Structural Information
|
Анализировать url |
| openreview.net |
<i class="fas fa-file-alt"></i> Paper
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Breaking Silos: Adaptive Model Fusion Unlocks Better Time Series Forecasting
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<i class="fas fa-file-alt"></i> Paper
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
MLP Fusion: Towards Efficient Fine-tuning of Dense and Mixture-of-Experts Language Models
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<i class="fas fa-file-alt"></i> Paper
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Meta Clustering of Neural Bandits
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<i class="fas fa-file-alt"></i> Paper
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Language Models as Semantic Indexers
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<i class="fas fa-file-alt"></i> Paper
|
Анализировать url |
| github.com |
<i class="fab fa-github"></i> Code
|
Анализировать url |
| openreview.net |
Towards Unified Multi-Modal Personalization: Large Vision-Language Models for Generative Recommendation and Beyond
|
Анализировать url |
| openreview.net |
<i class="fas fa-file-alt"></i> Paper
|
Анализировать url |
| github.com |
<i class="fab fa-github"></i> Code
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Scalable and Effective Generative Information Retrieval
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<i class="fas fa-file-alt"></i> Paper
|
Анализировать url |
| github.com |
<i class="fab fa-github"></i> Code
|
Анализировать url |
| proceedings.neurips.cc |
Meta-Learning with Neural Bandit Scheduler
|
Анализировать url |
| proceedings.neurips.cc |
<i class="fas fa-file-alt"></i> Paper
|
Анализировать url |
| github.com |
<i class="fab fa-github"></i> Code
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Adaptive Test-Time Personalization for Federated Learning
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<i class="fas fa-file-alt"></i> Paper
|
Анализировать url |
| github.com |
<i class="fab fa-github"></i> Code
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
NTK-approximating MLP Fusion for Efficient Language Model Fine-tuning
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<i class="fas fa-file-alt"></i> Paper
|
Анализировать url |
| github.com |
<i class="fab fa-github"></i> Code
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Augmentations in Hypergraph Contrastive Learning: Fabricated and Generative
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<i class="fas fa-file-alt"></i> Paper
|
Анализировать url |
| github.com |
<i class="fab fa-github"></i> Code
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Comprehensive Fair Meta-learned Recommender System
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<i class="fas fa-file-alt"></i> Paper
|
Анализировать url |
| github.com |
<i class="fab fa-github"></i> Code
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Model-Agnostic Counterfactual Reasoning for Eliminating Popularity Bias in Recommender System
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<i class="fas fa-file-alt"></i> Paper
|
Анализировать url |
| github.com |
<i class="fab fa-github"></i> Code
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Causal Intervention for Leveraging Popularity Bias in Recommendation
|
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
Выполнен подробный анализ сайта weitianxin.github.io: готовность на 50%. Чтобы выполнить все условия и попасть на первую страницу выдачи поисковых систем требуется:
Исправьте ошибки в мета-тегах.
Исправьте ошибки оптимизации.
Исправьте ошибки индексации.
Поделитесь с друзьями: