间隔重复与学习科学：Anki 调度算法（SM-2、FSRS）的证据与个人落地 未开始

题记与说明

• 课题：间隔重复与学习科学：Anki 调度算法（SM-2、FSRS）的证据与个人落地
• 成文日期：2026-11-06（时间截面）
• 本报告角色：课题总报告最终稿（2026-11-06 依独立审读意见逐条修订；初稿存 drafts/2026-11-06-间隔重复与学习科学-Anki调度算法-SM2-FSRS-综合报告.md，未改动，修订清单见文末附注），由同课题两份章节稿综合而成——纵轴章节（parts/2026-11-06-间隔重复与学习科学-Anki调度算法-SM2-FSRS-vertical.md，历时发展史）与横轴章节（parts/2026-11-06-间隔重复Anki调度算法-SM2-FSRS-横向对比-horizontal.md，共时对比）。本文消除两稿矛盾、合并重复内容；两稿冲突处的裁定集中在 3.6 节开头明示。
• 证据说明：两份章节稿的全部网络事实均来自其撰写会话中实际执行的检索与抓取（WebSearch / WebFetch / GitHub API），本文保留原始来源链接；本地材料（知识库笔记、backlog、QA JSON）均为会话实读，路径随文标注。个别两稿即未验证的细节沿用原稿标注，见文末附注。

TL;DR

间隔重复主线是"测量遗忘→个人实验→数据驱动→公开基准"：1987 年 Wozniak 的 SM-2 因公式公开，被 Anki 统治二十年；2022 年 Jarrett Ye 写出 FSRS，2023 年内置于 Anki。2026 年公开基准裁决：FSRS-6 在 99.6% 用户上比 SM-2 变体更准，83.3% 收藏上反超 SM-17；FSRS-7 更好但官方仍是 FSRS-6。算法开源后竞争转向制卡成本与工作流。个人落地：升级 Anki——推荐 26.09+（最低 25.07 即可享 FSRS-6），开 FSRS，攒够复习后跑优化器，期望保留率 0.90 起步，以 True Retention 校准；收益最大是把 236 张 QA 卡从日历式复习接入 FSRS——nightshift QA 现状没有任何记忆模型、复习时机与记忆状态无关，这类无模型调度的上限连基准里最弱的模型都不及（推断而非基准结论，见 2.4）。

一、纵轴：发展脉络（1885–2026，八个阶段）

今天你在 Anki 里按下 "Good"，屏幕上跳出的"8d"间隔，背后是四代人的接力：一位 19 世纪的心理学家在深夜给自己念无意义音节；一位 1980 年代的波兰大学生在纸上算最优间隔；一位 2006 年的澳大利亚程序员为了学日语改写了别人的算法；一位 2022 年的中国研究生因为一条 Reddit 冷评赌气写出了 FSRS。纵轴把这条接力切成八个阶段。

1.1 阶段〇（1885–1984）：科学前史——遗忘先被测量，间隔才被发明

1885 年，Hermann Ebbinghaus 用自己当被试、以无意义音节做记忆实验，首次给出量化的遗忘曲线——SuperMemo 官方史页将其列为时间线起点，但特别指出"艾宾浩斯发明了间隔重复"是一种误解：他测量了遗忘，没有给出复习策略（https://supermemo.guru/wiki/History_of_SuperMemo ）。1932 年，C. A. Mace 在学习心理学著作中明确提出逐倍递增的复习间隔（一天、两天、四天、八天）；1972 年，Sebastian Leitner 的"卡片盒系统"把间隔重复变成人人可操作的纸面流程（同上来源）。

这一阶段最重要的遗产是方法论：遗忘曲线是"对自己做实验"做出来的，这个传统直接由 Wozniak 和 Jarrett Ye 继承。

1.2 阶段一（1985–1989）：SM-0 到 SM-2——一个人的自我实验变成一个公式

1985 年，波兹南理工大学学生 Piotr Wozniak 对自己的英语学习效率不满，开始纸面实验，产出 SM-0（按页复习的纸上算法，1985-08-25 启用）。1987 年 12 月，他用 16 个晚上写出 SuperMemo 1.0（MS DOS，Turbo Pascal 3），1987-12-13 开始使用——被广泛视为第一款间隔重复软件；1988 年连发 2.0、3.0，1989 年发布 4.0 与 5.0（https://supermemo.guru/wiki/History_of_SuperMemo ）。

SM-2 的公式细节（Wozniak 原始描述页全文：https://super-memory.com/english/ol/sm2.htm ）：

• 间隔序列：I(1)=1 天，I(2)=6 天，n>2 时 I(n)=I(n−1)×EF（向上取整）；
• E-Factor（EF）初始 2.5，下限 1.3，按复习质量 q（0–5 分）更新：EF' = EF + (0.1 − (5−q)×(0.08 + (5−q)×0.02))，q=4 时 EF 不变；
• q<3 视为遗忘，该条目从头重学但 EF 不变；当日所有 q<4 的条目重复出现直至全过；
• 作者实证：一年学英语词汇，记住 10,255 条，每天约 41 分钟，总体留存率 89.3%（剔除间隔不足 3 周的新条目后为 92%）。

SM-2 用于 SuperMemo 1.0–3.0，1990 年在 Wozniak 硕士论文《Optimization of learning》中首次公开发表，名字里的"2"就来自 SuperMemo 2.0。关键人物还有 Tomasz Kuehn（Atari 移植）与 Krzysztof Biedalak（后共同创办公司）。驱动因素：个人电脑的普及让"为每个条目单独记账"第一次可行——SM-2 的两大改进正是拆到最小条目和用 EF 区分难度。EF 低于 1.3 通常说明卡片表述有缺陷，该改的是卡，不是算法——这条经验正是后来"最小信息原则"的先声（原则的正式表述见 Wozniak《20 rules of knowledge formulation》：https://supermemo.guru/wiki/20_rules ，终稿会话核验该页确实存在并阐述此原则；SM-2 的 EF 机制与该原则之间的直接传承关系属推断，未核验）。

1.3 阶段二（1989–2006）：SuperMemo 商业化与算法军备竞赛

• 1991-07-05：SuperMemo World 公司成立；同年 SuperMemo 6.0 完成，SM-6 改用遗忘曲线拟合；
• 1995：SM-8，首个数据驱动的间隔重复算法；1997 年 SuperMemo 8 首次做纯互联网 beta 测试；
• 1999–2000：SuperMemo 99 引入 reading list，SuperMemo 10（2000-11）正式推出增量阅读——官方史页称之为"1985 年以来最重要的单一发展"；
• 2002 / 2011：SM-11 是"无历史记录"算法的最后一次重大改进，SM-15（2011）是最后一个无历史记录算法；
• 2015 / 2019：SM-17（基于 Bjork 式双成分模型——稳定性/可提取性）、SM-18 小幅改进。这一模型的源头伏笔在此补记（审读修订：原在 1.1 前史段，因 1988 年属阶段一时段而移入本节）：Robert Bjork 的记忆"双成分"理论（可提取性/稳定性分离）为后来的 SM-17 与 FSRS 埋下理论伏笔——Wozniak 在 1988 年独立推出了等价结论（与 3.3 节"双螺旋"呼应）。

（以上来源：https://supermemo.guru/wiki/History_of_SuperMemo ）2008 年 Gary Wolf 在 Wired 发表长文《Want to Remember Everything You'll Ever Learn?》让 Wozniak 出圈（经 Wikipedia Anki 词条转引：https://en.wikipedia.org/wiki/Anki_(software) ，原文 https://www.wired.com/2008/04/ff-wozniak/ ）。

这一阶段确立了行业范式：算法按版本号迭代，数据是燃料。但也暴露了闭源的代价——SuperMemo 的新算法别人拿不到，直接导致下一阶段的许可纠纷。

1.4 阶段三（2006–2019）：Anki 与开源生态——SM-2 变体的大众化

• 2006-10-05：澳大利亚程序员 Damien Elmes 发布 Anki 第一版，名字来自日语"暗記"，最初为学日语而写（Wikipedia：https://en.wikipedia.org/wiki/Anki_(software) ）。
• 一次关键的算法"降级"：Anki 最初实现的是 SM-5，但发现异常行为（某些情况下更难的卡片间隔反而涨得更快），于是改回 SM-2 的修改版；Elmes 当时公开批评 SM-5 有缺陷，遭 Wozniak 强硬反驳；Elmes 后来说明可能是自己实现有 bug，但因为 SuperMemo 算法的许可限制，Anki 不会使用 SM-5 之后的 SuperMemo 算法（Wikipedia 引官方 FAQ：https://faqs.ankiweb.net/what-spaced-repetition-algorithm.html ）。SM-2 是 Wozniak 少数公开了完整公式的算法——闭源算法的"开源窗口"恰好造就了二十年的行业默认值。Anki 由此把 SuperMemo 的 6 级评分简化为 4 键（Again/Hard/Good/Easy）。
• 平台化：AnkiMobile（iOS，付费）、AnkiDroid（Android）、Anki 2.0（2012-10-06）、Anki 2.1（2018-08-06）；代码库后来逐步迁移到 Rust（Jarrett Ye 史文：https://www.lesswrong.com/posts/G7fpGCi8r7nCKXsQk/the-history-of-fsrs-for-anki ）。
• 采用爆发：2010 年 Roger Craig 用 Anki 备赛拿下《Jeopardy!》单日最高奖金；2015 年华盛顿大学医学院调查显示 31% 受访医学生用 Anki 且刷卡量与 USMLE Step 1 成绩正相关；2024 年调查显示美国医学生 86.2% 用过 Anki、66.5% 天天用（以上均见 Wikipedia Anki 词条及所引研究）。

同期 SM-2 也被 Mnemosyne 等开源 SRS 采纳。这一阶段的教训同样重要：Anki 官方调度器二十年只小修小补，用户开始自己写插件调参数（社区 "Low-Key Anki" 配置与《Thoughts On A New Algorithm For Anki》（2017）等文章）——需求侧对"更好的算法"的饥渴已经肉眼可见，只等供给侧。

1.5 阶段四（2008–2021）：学习科学证据链与数据驱动调度的萌芽

• 2008 年，两篇奠基论文同年发表：Cepeda、Vul、Rohrer、Wixted、Pashler《Spacing Effects in Learning: A Temporal Ridgeline of Optimal Retention》（Psychological Science）给出"时间脊线"——最优间隔约为保持间隔的 10–20%（一个月后考试就隔约一周，一年后考试就隔约一个月）（https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/18392717/ ）；Karpicke & Roediger《The Critical Importance of Retrieval for Learning》（Science 319）证明重复提取而非重复学习决定长期记忆：一周后重测，提取组约 80% vs 弃测组约 33–36%，且学习者对自己的学习判断严重失准（https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/18276894 ，全文 https://learninglab.psych.purdue.edu/downloads/2008/2008_Karpicke_Roediger_Science.pdf ）。
• 2016：Duolingo 的 Settles & Meeder 在 ACL 发表半衰期回归（HLR），用约 1300 万学习者记录训练记忆半衰期模型 p=2^(−Δ/t)，战胜 Leitner/Pimsleur 式基线——大规模真实学习数据第一次被用来训练"记忆模型"（https://aclanthology.org/P16-1174 、https://github.com/duolingo/halflife-regression ）。
• 2019：Tabibian 等（马克斯·普朗克研究所）在 PNAS 把间隔重复形式化为最优控制问题，在数千人法语词汇实验中验证自适应调度优于标准方法（https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.1815156116 ）。

学术界与工业界在 2010 年代末已达成方法论共识：记忆是可预测的，调度是可优化的。FSRS 的全部理论前置条件此时已经齐备。

1.6 阶段五（2022–2023.10）：FSRS 诞生——一条冷评论催生的算法

以下时间线全部来自 FSRS 开发者 Jarrett Ye（叶佳桐，网名 L-M-Sherlock）2025-07-14 发表的亲述史文（全文：https://www.lesswrong.com/posts/G7fpGCi8r7nCKXsQk/the-history-of-fsrs-for-anki ）：

• 背景：Jarrett Ye 高中用 Anki 一年半大幅提分考入名校，后在墨墨背单词（MaiMemo）做记忆研究；其论文《A Stochastic Shortest Path Algorithm for Optimizing Spaced Repetition Scheduling》被 KDD 2022 接收（https://dl.acm.org/doi/10.1145/3534678.3539081 ）。
• 2022-08-19：他在 r/Anki 分享论文，被评论者讥为"纸上酷炫、没人实现"——他决定用 Anki 的 JavaScript custom scheduling 亲手实现，堵住这条评论。
• 2022-08-30：custom scheduling 不支持在卡片上存记忆状态；Anki 主开发者 Dae（Damien Elmes）在 Anki 2.1.55 中补上该能力。开源项目与原作者第一次握手。
• 2022-09-18：FSRS v1（Google Colab 优化器 + JS 调度脚本）；2022-09-28 v2（14 参数，加入难度均值回归以对抗 "ease hell"）；2022-10-05 v3（13 参数）并发布 FSRS Helper 插件（Postpone/Advance/Load Balance/Easy Days/Disperse Siblings）；2022-11-16 加入"建议保持率"。
• 2023-03-16：Dae 开 issue 正式讨论把 FSRS 集成进 Anki（ankitects/anki#2443）。
• 2023-04-12：引入校准图，随后激发社区数十种改进提案的"数百轮辩论"。
• 2023-07-13：FSRS v4：指数→幂律遗忘曲线、hard_penalty/easy_bonus、四组初始稳定性，参数增至 17。
• 2023-08-17：与 Asuka Minato 合作开发 Rust 版 FSRS-rs（Jarrett 自述初始代码约 60% 由 GPT-4 生成——他自己不会 Rust，GPT-4 把 Python 翻译成 Rust）。
• 2023-09-06：创建 srs-benchmark（66 个志愿者牌组）；2023-09-08 FSRS-rs 功能齐备，Dae 亲自操刀集成（PR #2633、#2654）。
• 2023-11-22：Dae 依 Anki 隐私政策提供 20,000 个用户牌组、14 亿条复习日志——间隔重复领域迄今最大的数据集，用于重跑基准与更新默认参数。

驱动因素是三件事同时到位：Anki 的 custom scheduling API 打开了旁路入口；开源社区提供了从辩论到基准的协作机器；LLM 辅助编程抹平了个人开发者的技能缺口。

1.7 阶段六（2023.10–2025）：官方整合与 FSRS 大众化

Anki 官方 GitHub releases（经 API 逐版本抓取 changelog 原文：https://github.com/ankitects/anki/releases ），与 Jarrett 史文交叉验证：

（注：横轴章节稿曾把 24.11 写成"升 FSRS-6"，与纵轴逐版本 changelog 冲突；本文以 release 抓取为准——24.11 = FSRS-5，25.07 = FSRS-6。）

平台侧：2024-02-23 AnkiDroid 2.17.0 发布后，FSRS 原生支持覆盖桌面/iOS/Android 全平台（Jarrett 史文）；2023-12-26 FSRS-4.5（更平缓的遗忘曲线形状）；2024-12-30 优化器引入 recency weighting（近期复习权重更高，误差再降约 4.5%）——这些改进先落在插件/Rust 库，再随 Anki 大版本进入官方。

这一阶段的工作方式被称为"基准驱动开发"：每个提案必须先过 srs-benchmark（数据集后续扩到 anki-revlogs-10k：约 1 万用户、约 7.27 亿条复习记录，公开于 Hugging Face），LogLoss / RMSE(bins) / AUC 说了算（https://github.com/open-spaced-repetition/srs-benchmark ）。Anki 官方文档确认 FSRS 在基准上比 SM-2 更准、同保持率下所需复习量更少；其默认参数由下述 Dae 提供的大规模日志拟合。注意区分两套数据：默认参数拟合用的是 Dae 提供的 2 万牌组/14 亿日志（与 1.6 节 2023-11-22 条目一致）；基准评估用的是 anki-revlogs-10k 剔除同日复习后的 9,999 个收藏、3.499 亿条复习。

1.8 阶段七（2025–2026）：当下与前沿——三个值得记录的新节点

1. 算法前沿已到 FSRS-7：srs-benchmark 当前 README（2026-11-06 抓取）已收录 FSRS-7 系列（recency、preset、deck 等变体，34 参数），优于 FSRS-6，且显著优于 HLR、DASH、ACT-R、Ebisu v2 等全部基线（https://github.com/open-spaced-repetition/srs-benchmark ）。但截至 Anki 26.09，官方稳定版搭载的仍是 fsrs-rs 6.6.x——基准先行、官方滞后的节奏仍在延续。
2. 2026-02-02，Damien Elmes 宣布把 Anki 的业务运营与开源维护职责逐步移交给 AnkiHub 团队（论坛帖《Anki's Growing Up》：https://forums.ankiweb.net/t/ankis-growing-up/68610 ）。他强调这是 "step back rather than a goodbye"，原因是 19 年的超负荷损害了健康；承诺核心代码保持开源、无外部投资者、定价不变；社区反应两极。间隔重复软件史上的"个人英雄时代"至此落幕。
3. 老对手也在 2026 出招：SuperMemo 20（2026）推出 SM-20 算法 + "Algorithm Arena" 算法竞技场（https://supermemo.guru/wiki/History_of_SuperMemo ）。SM 系与 FSRS 系的竞争在 39 年后进入同台打擂的新阶段。另一个有趣的回声：LLM 记忆方案（如 MemoryBank）直接采用艾宾浩斯遗忘曲线管理记忆衰减（D:/CodexData/nightshift/output/knowledge/notes/2026-10-29-上下文工程Context-Engineering综述精读.md:66）——间隔重复思想从"人如何记"外溢到"机器如何记"。

二、横轴：横向对比（时间截面 2026-11-06）

2.1 怎么切：三层对比对象、五个维度

把"Anki 调度算法"放到当下时间截面上，竞品/同类/替代方案不是一个平面，而是三层：

1. 算法层——"用什么数学模型决定下次复习时间"：SM-2（及 Anki 变体 ISM-2）、FSRS-4.5/5/6/7、SuperMemo SM-17/18、Duolingo HLR、DASH/ACT-R/Ebisu、LSTM/GRU/RWKV 深度模型；
2. 产品层——"算法装在哪个软件里卖"：Anki、SuperMemo、RemNote、Mochi、Quizlet、Memrise、Brainscape、Mnemosyne、Obsidian/Obsidian SR 插件、Logseq、SiYuan（思源）等；
3. 方案层——"要不要用间隔重复"：与 Zettelkasten/常青笔记、日历式复习、纯重读/集中练习等替代方案对比。

五个维度贯穿三层：能力（回忆概率预测精度，有公开基准）、成本（价格与时间）、生态（共享牌组/插件/开源实现）、成熟度（维护活跃度与稳定性）、适用场景。

2.2 算法层：一场有公开裁判的比赛

间隔重复算法当下有一个罕见优势：算法本身可以被公开基准横向裁决。open-spaced-repetition/srs-benchmark 用真实复习日志做预测精度对比，数据集为约 1 万名 Anki 用户的约 7.27 亿条复习记录（据 Expertium 的基准页，约为 Maimemo 数据集 3 倍、Duolingo 数据集 56 倍，全球最大）；剔除同日复习后实际评估 9,999 个收藏、349,923,850 条复习。主要结果（Log Loss↓ / RMSE(bins)↓ / AUC↑）：

两个必须如实写明的口径问题：其一，SM-2 本体不在主表里（Anki 实际用的是加了间隔/难度修正的变体，社区称 ISM-2）。Expertium 基准页给出的裁决是：FSRS-6（recency 加权）对 Anki SM-2 的优越率为 99.6%——即 99.6% 的用户上 FSRS 预测误差更低；作者同时强调 SM-2 从不为预测概率而设计，"无法做真正无争议的公平对比"（第三方 MindoMax 的解读数字为 99.5%，口径略异，本文以 Expertium 为准：https://www.mindomax.com/fsrs-vs-sm2-spaced-repetition-algorithm ）。其二，FSRS 默认参数（未个人化）RMSE 0.0910，明显差于逐用户优化后的 0.0634——个人化的价值被基准直接量化。

与 SuperMemo SM-17/18 的正面对决：open-spaced-repetition/fsrs-vs-sm17 用 19 位 SuperMemo 用户的 687,662 次复习做了严格对齐比较，结果：Universal Metric 上 FSRS-6 0.0287 优于 SM-17 的 0.0435；传统指标加权后 FSRS-6 Log Loss 0.367 / RMSE 0.048 / AUC 0.662，全面优于 SM-17 的 0.432 / 0.066 / 0.606；FSRS-6 在 83.3% 的收藏上 Log Loss 低于 SM-17。该仓库同时注明样本量小且为自选 SuperMemo 用户，外推需谨慎。

逐算法一句话（能力/成本/生态/成熟度/场景）：

• SM-2 与 Anki 变体：可用但粗糙——参数全局共享，无法区分"这篇我能背"与"这个日期我背不下来"；成本为零、理解成本极低；是一切 SRS 的默认语言；35+ 年成熟度无可挑剔；适合卡片量小、不愿折腾的用户。它是整个赛道的历史起点与对照基线。
• FSRS-4.5/5/6/7：三分量记忆模型（难度 D、稳定性 S、可提取性 R），逐用户拟合 19–21 个参数，直接输出回忆概率。开源阵营公开基准的最优实用解；成本为零；生态爆炸——awesome-fsrs 列出 17 种语言的官方/社区实现（py-fsrs、ts-fsrs、fsrs-rs、go-fsrs、swift-fsrs 等）；适用场景是"愿意花 10 分钟做一次参数优化的任何人"。
• SM-17/SM-18：闭源、Windows 独占、约 $59 买断（deckbase）；SuperMemo 社区认为 SM-18/19 仍领先（SM-19 自称比 SM-2 提升 20–30%），但第三方基准不支持"领先 FSRS-6"的说法；增量阅读是独家能力；适合增量阅读重度用户与算法研究者。
• HLR：工业级可训练 SRS 的首发（ACL 2016 论文、代码；2026 年还有 PMLR v339 复现），但在 Anki 10k 数据集上低于全部 FSRS-5+；适合作为研究参照系而非个人工具。
• DASH / ACT-R / Ebisu：认知科学与贝叶斯家族，能力均被 FSRS 全面压制，但理论解释性好；Ebisu v2 胜在可增量更新、无训练环节，适合写进小工具。
• GRU/LSTM/RWKV：GRU 与 LSTM 略优于 FSRS-7（LogLoss 0.3328/0.3332 对 0.3401，AUC 0.732/0.733 对 0.7167），RWKV-Instant 则显著领先全表（LogLoss 0.2773、AUC 0.8329，比 FSRS-7 低约 18%）；但基准官方注明其预测可出现"记忆随时间变好"等病态——若照此直接排程，等于某张卡越久不复习、模型反而认为越可能记得住，与遗忘规律相悖（推断）；叠加训练推理成本高、不可解释，Anki 未采用。这是研究前沿，不是个人落地的选项。

算法层小结：当下截面上，"能力×成本×生态×成熟度"的帕累托前沿就是 FSRS-6/7——SM-2 只剩"简单性"一个维度占优，SM-17/18 只剩闭源独占与增量阅读绑定，深度模型停留在论文与基准里。

2.3 产品层：算法装进哪个壳

要点展开：

• Anki：当下唯一"免费 + 全平台 + 最大生态 + 可选最先进开源算法"四项全占的产品。FSRS 自 23.10 内置、24.04 起在牌组选项里直接开关；截至最新版（26.09.4，2026-11-04 发布；26.09 于 2026-09-14 将 FSRS 更新至 6.6.2，来源：ankitects/anki releases）仍未设为默认调度器，官方解释是边界情况（如 failed cards、relearning 步骤）尚未对所有用户无碍（Anki Forums）。FSRS Helper 插件（ID 759844606）2026-05-14 仍在更新（AnkiWeb）。
• SuperMemo：握有独家增量阅读与最强的调度主张，但 Windows 独占 + 闭源 + 陡峭学习曲线使其小众；它与 FSRS 的关系是"被开源基准追上并部分反超"。2026 年的新动作 SuperMemo 20（SM-20 + "Algorithm Arena"）目前仅有官方史页自述、无第三方基准（与文末附注口径一致），故本表 18/19 行为会话实测口径、20 代暂无可比数字。
• RemNote / Mochi：FSRS 生态外溢的两条路线——笔记一体化与极简卡片。共同短板：FSRS 版本落后（FSRS-4.5 / beta），且缺乏 Anki 级别的共享牌组与插件市场。
• Quizlet / Memrise / Brainscape：面向大众的"轻间隔重复"，算法严格度、可配置性、数据可携性都不如 Anki 系；若学习目标是"这门课过掉"而非"十年不忘"，它们反而是理性选择。
• Obsidian SR 插件 / Logseq / SiYuan：把间隔重复从"软件"降维成"笔记的一个功能"，独特价值是复习对象可以是整篇笔记而非原子卡片（devctrl.blog 实践 用它管理阅读清单）；缺优化器生态与统计深度。

产品层小结：算法开源后，竞争胜负手已不在调度算法，而在卡片生成成本（AI 制卡）与工作流集成深度。Anki 赢在存量生态（共享牌组、插件、20 年语料）与调度工程，笔记类工具赢在"卡片是笔记的副产品"。

2.4 方案层：要不要间隔重复，和什么替代

• vs Zettelkasten/常青笔记：本机读书笔记（D:/CodexData/nightshift/output/knowledge/notes/2026-10-29-Zettelkasten卡片盒笔记法-方法论原典与Obsidian工作流精读.md）记录了卢曼的核心主张——卡片盒是"通信伙伴"，靠重写与建立关系保持活性，而非靠复习保持记忆。两者解决不同问题：SRS 优化"单个事实的可提取性"，Zettelkasten 优化"想法之间的连接与产出"。Andy Matuschak 的常青笔记是二者的调和。结论：不是替代关系，是记忆层（Anki/FSRS）与创造层（Zettelkasten/Obsidian）的分层。（该笔记同时定义了本机 vault 的私有目录约定 10 Literature/20 Permanent 与"二八漏斗"，见其 151–157、219–227 行，3.6 配置项 8 将用到。）
• vs 日历式复习（nightshift QA 的现状）：D:/CodexData/dailyread/qa/ 现有 59 个 QA JSON（每份 4 题带参考答案，会话实测解析），由夜间流水线自动生成，但复习时机由日历决定（每日播报），与记忆状态无关。这正是 SM-2/FSRS 要解决的第一个问题：nightshift QA 没有任何记忆模型、复习时机与记忆状态无关。基准里最弱的无个人化模型 AVG 也只有 AUC 0.4997；由此推断——无模型调度的上限连基准里最弱的模型都不如（注意这是类比推论而非基准结论：日历式复习不输出预测概率，无法直接进基准评测）。另需防止滑向另一极端："无个人化"不等于"瞎猜"——FSRS 默认参数同样未个人化，RMSE 仍达 0.0910，远好于随机（见 2.2）。把 QA 产物接入 Anki+FSRS 是本课题最直接的落地增量。
• vs 重读/集中练习：检索练习效应（Karpicke & Roediger 2008）支撑"用 SRS 而非重读"，这也是整个赛道存在的前提，证据细节见纵轴 1.5 节。

三、交叉洞察：两条轴放在一起说明了什么

3.1 范式转移：从"个人英雄"到"公开基准"

纵轴上每一代算法都由单点英雄推动：Wozniak 自我实验十年、Elmes 一人维护 Anki 十九年、Jarrett Ye 赌气写出 FSRS。横轴则显示胜负已不由英雄的个人权威裁决，而由公开数据集上的 LogLoss 裁决。两条轴在 2026 年交汇：Elmes 因健康原因交棒 AnkiHub（《Anki's Growing Up》），SuperMemo 推出 "Algorithm Arena" 主动求擂——英雄时代落幕，竞技场时代开始。基准先行、官方滞后的节奏（基准已有 FSRS-7、官方仍是 FSRS-6）说明竞技场还将长期运转。

3.2 闭源的代价与开源的红利：一次历史级对照组实验

纵轴提供了一场罕见的自然实验：SM-5 比 SM-2 更先进，但因为许可封闭，Anki 只能退回 SM-2，结果一个 1987 年的公式统治了行业二十年；FSRS 全面开源（17 种语言实现）之后，两年内就被 Anki、RemNote、Mochi、Logseq、思源全线采纳。横轴的产品层格局（谁用了什么算法）实际上是纵轴许可决策的滞后函数——算法公开与否，比算法先进与否更能改变行业格局。SM-2 误打误撞的"开源窗口"是它统治二十年的真正原因，而非算法本身的优势：横轴基准里它落后 FSRS-6 达 99.6% 的用户。

3.3 理论与数据的双螺旋

纵轴呈现了两条谱系的交替：理论先行（Bjork 双成分 → SM-17 闭源精工）与数据先行（Cepeda/Karpicke 2008 → Duolingo HLR 2016 → FSRS 2022）。FSRS 赢在两者兼备：三分量模型（D/S/R）可解释、可扩展，又有间隔重复领域最大数据集（2 万牌组/14 亿日志）拟合默认参数，还有公开基准强制证伪。横轴补充了关键一刀：SM-17 理论上讲究，却在第三方数据上输给"理论没那么讲究但数据拟合更诚实"的 FSRS-6（83.3% 收藏更准）——在记忆建模上，数据的裁决权已经大于理论的自洽性。

3.4 需求侧早就等在那里，等的是低门槛入口

纵轴显示 2017 年社区已在自己写"给 Anki 的新算法"文章，横轴显示 2026 年 RemNote/Mochi/Obsidian/Logseq/思源全线接入 FSRS——需求长期存在，瓶颈从来不是数学，而是入口。FSRS 事件里真正解锁局面的三件小事：custom scheduling API（2022-08-30，Dae 补的一个功能）、srs-benchmark（把口舌之争变成数字之争）、GPT-4 辅助移植 Rust（ Jarrett 不会 Rust 也能写）。个人开发者的技能缺口被 LLM 抹平、社区的争论被基准收束，才让"更好的算法"第一次能被装进所有人的软件里。

3.5 对用户判断的三个修正

1. "换软件"不是好杠杆：横轴显示产品层的算法已经趋同（都是 FSRS），差异在制卡成本与工作流。纵轴提醒我们 Anki 的 20 年生态（共享牌组、插件、统计）无法被追平。
2. "日历式复习"是本机现状最大的浪费：nightshift QA 每天 4 题自动生成，内容没问题，但没有任何记忆模型、复习时机与记忆状态无关；按基准口径类比推断，无模型调度的上限连基准里最弱的 AVG（AUC 0.4997）都不如（推断而非基准结论）。内容管道已经建好，只差把调度从日历换成 FSRS——这是"从无模型到对准遗忘点"的质变，收益远大于基准里百分之几的 LogLoss 差异。
3. 记忆层与创造层要分开投入：Anki/FSRS 管"单个事实随时可调取"，Zettelkasten/Obsidian 管"想法连接与产出"（卢曼的"通信伙伴"）。两稿在这一问题上结论一致，应固化为分工原则而非二选一。

3.6 统一后的可执行配置

两稿矛盾的裁定（综合时消除的冲突，供修订参考）：

统一配置清单（Anki ≥ 26.09，桌面 + AnkiDroid 同步；最低 25.07 起可享 FSRS-6）：

QA JSON → Anki 卡片管道（横轴稿已实测：59 个 QA 文件生成 236 张卡的 TSV，中文无损）：

import json, glob, re, os, sys
QA_DIR = r"D:/CodexData/dailyread/qa"
OUT = sys.argv[1]

clean = lambda s: re.sub(r"\s+", " ", s).strip()
rows = []
for f in sorted(glob.glob(os.path.join(QA_DIR, "*.json"))):
    slug = os.path.splitext(os.path.basename(f))[0]
    d = json.load(open(f, encoding="utf-8"))
    for q in d.get("questions", []):
        front, back = clean(q.get("q", "")), clean(q.get("a", ""))
        if front and back:
            rows.append((front.replace("\t", " "), back.replace("\t", " "),
                         "nightshift::" + slug[:70]))
with open(OUT, "w", encoding="utf-8", newline="") as w:
    for front, back, tags in rows:
        w.write(f"{front}\t{back}\t{tags}\n")
print(f"{len(rows)} cards -> {OUT}")

导入：Anki → 文件 → 导入 TSV → 第三列映射为 Tags → 牌组命名 Nightshift::QA，单独一个 FSRS 预设；此后每月重跑一次脚本增量导入。去重机制（审读修订：原稿"用 tags 去重"表述不准确）：Anki 导入默认按第一字段（本例即"正面"）在匹配范围（笔记类型，或笔记类型+牌组）内判重——已存在相同正文的卡按导入界面的下拉选项跳过或更新，不会生成重复卡；第三列 tags 里的 slug 只是来源标识，判重并不依赖它。机制见 Anki 官方导入文档（https://docs.ankiweb.net/importing/text-files.html ）。

知识库 digest / 读书笔记 → 卡片的半自动规则：articles（40 篇）每篇 digest 出 3–5 张卡，优先做数字卡（基准数字、版本号、价格）的 cloze；projects（122 个）每项目 2 张（"解决什么问题" + "关键架构决定"）；读书笔记（103 篇）每篇从"核心主张"节摘 1–3 张问句卡，不抄长段——正面超过两行的卡片只会拖慢每日复习。计数均为会话实测（G:/我的云端硬盘/Hark-Workspace/03_KNOWLEDGE/programming/知识库/ articles 40 / projects 122；D:/CodexData/nightshift/output/knowledge/notes/ 103 篇）。

Obsidian 与 Anki 的分工：笔记内联 Q::A 卡（Obsidian SR 插件的行内卡片语法：一行中写 问题::答案 即成一张卡，问题:::答案 为反向卡——插件 README 口径，终稿会话核验）与整篇笔记复习交给 Obsidian SR 插件（SM-2-OSR 或 FSRS）；原子事实卡与 QA 卡进 Anki+FSRS（10 Literature/20 Permanent 目录约定的定义见上文配置项 8 及所引笔记 151–157、219–227 行）。判断标准："需要在大脑里随时调取"进 Anki；"需要回看上下文"留在 Obsidian。

第一步（今天就做）：更新 Anki → 开启 FSRS → 攒够复习后 Optimize All Presets → desired retention 设 0.90 观察两周 → 用 True Retention 表核对实际留存是否贴住目标线，偏高则按牌组降到 0.87–0.85 换回时间；同时跑一次 QA 转换脚本，把 236 张卡导入 Nightshift::QA。边际收益排序：接入 QA 管道 > 开 FSRS 调保留率 > 换复习软件。

四、参考来源

网络来源（均出自两份章节稿撰写会话的实抓/实检；标注"终稿核验"者为终稿修订会话补验）

• 官方史与算法原典：SuperMemo 官方史页、SM-2 原始描述（Wozniak）、SuperMemo 算法页、SuperMemo《20 rules of knowledge formulation》（终稿核验：页面存在且含最小信息原则）、Wired 2008 Wozniak 长文
• FSRS 一手：Jarrett Ye《The History of FSRS for Anki》（LessWrong 2025-07-14）、KDD 2022 论文、ankitects/anki releases、Anki FAQ：调度算法（原文页未读到，经 Wikipedia 与 release notes 双重转引）、Wikipedia: Anki (software))、Anki Forums《Anki's Growing Up》
• 基准与评测：srs-benchmark、Expertium Benchmark、Expertium 算法页、fsrs-vs-sm17、awesome-fsrs、MindoMax FSRS vs SM-2
• 学习科学：Cepeda et al. 2008（PubMed 18392717）、Karpicke & Roediger 2008（PubMed 18276894） 及 Purdue 全文 PDF、Tabibian et al. 2019（PNAS）
• 算法研究：Duolingo HLR（ACL 2016）、论文 PDF、duolingo/halflife-regression、PMLR v339 HLR 复现
• Anki 官方/社区工具与讨论：deck-options 文档、deck-options 文档（deck-options.html，终稿核验 Health Check"复习少于几百次"提示）、Anki 导入文档（终稿核验第一字段判重机制）、FSRS Helper（ID 759844606）、fsrs4anki 教程（终稿核验 FAQ：24.04 至少 400 次复习、24.06+ 无下限、每月重跑一次）、24.11 讨论（Reddit）、Anki Forums FSRS 优化
• 竞品：deckbase SuperMemo 对比、RemNote FSRS 帮助、RemNote 定价、Mochi 定价、Brainscape 算法学院、chapterly 评述
• 笔记侧：obsidian-spaced-repetition（终稿核验 README 行内语法 Q::A/Q:::A）、其算法文档、devctrl.blog 实践、mdanki

本地材料（章节稿撰写会话实读/实测）

• D:/CodexData/nightshift/output/knowledge/notes/2026-10-29-Zettelkasten卡片盒笔记法-方法论原典与Obsidian工作流精读.md（"二八漏斗"与"自己的话"规则；目录共 103 篇笔记，实测计数；终稿会话补读其 151–157、219–227 行，核实 10 Literature/20 Permanent 目录约定与漏斗数字）
• D:/CodexData/nightshift/output/knowledge/notes/2026-10-29-上下文工程Context-Engineering综述精读.md:66（MemoryBank 借用遗忘曲线）
• D:/CodexData/dailyread/qa/（59 个 QA JSON 实测解析；转换脚本实测产出 236 张卡）
• G:/我的云端硬盘/Hark-Workspace/03_KNOWLEDGE/programming/知识库/（articles 40 / projects 122，实测计数）
• D:/CodexData/nightshift/backlog/reading.md:123（《Make It Stick》精读未完成）；D:/CodexData/nightshift/backlog/research-topics.md:107（本课题原始定义）
• 微信读书书架 50 本（经 weread API /user/notebooks 实查），其中无记忆科学类书目

附注：未验证与存疑项（沿用纵轴章节稿的自报口径）

• Spitzer 1939（学校广播材料保持率实验）、AnkiMobile 具体发布年份、Anki v2/v3 scheduler 具体版本号：章节稿会话未能抓取一手页面确认，正文已回避或标注"背景（未单独核验）"。
• Anki 官方 FAQ 页抓取时遇到站点重定向，其内容经 Wikipedia 词条与 Anki release notes 双重转引，未读到原文页面。
• LessWrong 页首条评论数据、SuperMemo 20 的 "Algorithm Arena" 细节：仅取自 supermemo.guru 官方史页自述，无第三方交叉验证。
• Cepeda 2008 的 PubMed 链接（18392717）为检索结果所给，章节稿会话未打开逐字核对卷期页码。
• SuperMemo 20 的公开定价：终稿会话未检索到，产品表中按"未核到"标注。
• 终稿修订说明（2026-11-06，按独立审读意见逐条落实，共 8 条）：① 1.7 节默认参数数据口径统一为"2 万牌组/14 亿日志"，删去与基准集 7.27 亿串行的"约 2 万用户近 7 亿条"旧表述；② TL;DR、2.4、3.5 三处"固定节奏复习≈AUC 0.5 的瞎猜"改为明确标注的类比推论（日历式复习不输出预测概率、无法直接进基准），并补"FSRS 默认参数同样未个人化、RMSE 0.0910"作反例防误读；③ 2.3 产品表补 SuperMemo 20 一行，Arena 细节口径与本附注一致；④ 2.2 深度模型一句话改为"GRU/LSTM 略高、RWKV 显著领先但预测有病态"，与主表数字对齐并展开病态示例；⑤ Bjork 双成分伏笔句自 1.1 移入 1.3（1988 年属阶段一时段，原"同一时期"在 1885–1984 段内造成时间错位），并加 3.3 锚注；⑥ 1.2"最小信息原则"补出处（supermemo.guru《20 rules》）并标注"SM-2 为先声"属推断、传承未核验；⑦ "首次优化至少约 400 次复习"落到 fsrs4anki 教程 FAQ 原句（Anki 24.04 至少 400 次、更早 1000 次、24.06+ 无硬性下限），"Cepeda 2008 十 10–20% 法则"删衍字，"2026 社区指南"落实为 fsrs4anki 教程链接，TL;DR 版本口径统一为"推荐 26.09+（最低 25.07 即可享 FSRS-6）"；⑧ 10 Literature/20 Permanent/"二八漏斗"/Q::A 均加括号注释并指向所引笔记 151–157、219–227 行，QA 导入段"用 tags 去重"更正为 Anki 第一字段判重机制并补文档链接。
• 终稿修订会话新增的外部核验（章节稿与初稿均未做过，已同步进上文参考来源）：supermemo.guru/wiki/20_rules 页面存在且含最小信息原则（另试 supermemo.com 旧版 20rules 页返回 403，未读到原文）；fsrs4anki 教程 FAQ 关于 400 次/1000 次/"每月一次"的原句；Anki 官方文档 deck-options 的 Health Check"复习少于几百次"提示；Anki 导入文档的第一字段/匹配范围判重说明；obsidian-spaced-repetition README 的 Q::A/Q:::A 行内语法。
• 本稿为综合稿：初稿除"两稿矛盾裁定"表所列冲突外，未新增任何外部检索；终稿修订会话为落实审读意见新增了上条所列少量核验，除此之外未新增检索；如需复核任一数字，请回到上列一手链接。