从 SuperMemo 课程的“学习”部分开始，认识新单词和新规则。
完成每张卡片后，通过点击“我知道”“差不多”或“不知道”来评估自己记得有多牢。
根据你的评价，SuperMemo 算法会规划最理想的复习时机——正好在知识开始从记忆中淡去时。这样，你就能学得更快、更高效，并长期记住所学内容。
SuperMemo 方法
快速高效
我们所有课程所采用的 SuperMemo 方法诞生于 20 世纪 80 年代，由年轻而才华出众的科学家、分子生物学学生 Piotr Woźniak 创建。当时，他需要一种有效的方法来学习生物化学和……英语单词。
1991 年，我们成为全球首家使用智能复习（spaced repetition，间隔重复）辅助学习的公司。如今，这一解决方案已成为几乎整个教育行业的灵感来源。
想了解更多，请阅读由 Piotr Woźniak 本人撰写的《间隔重复的真实历史》，以及 Krzysztof Biedalak 撰写的《谁发明了间隔重复？SuperMemo 方法的历史》。
直说吧——我们都会遗忘，而最先被“淘汰”的，往往是那些日常没有使用或没有定期接触的信息。遗忘曲线是一张图表，用来展示随着时间推移，我们回想起先前记住的信息的概率如何逐渐下降。
刚学会时，我们能够毫无困难地使用某项知识，但它很快就会从记忆中淡去，直到回忆能力（英文：recall）几乎降至零。大多数人都曾在备考时观察到这种现象……谁没有经历过所谓的“死记硬背—通过考试—随后忘记”呢？
推荐阅读由 CEO Krzysztof Biedalak 撰写的《遗忘曲线与复习：为什么遗忘是学习的重要组成部分》。 遗忘曲线。来源：SuperMemo 研究
我们回想某项信息的能力会迅速而无情地下降……直到下一次复习。知识被重新唤起后，遗忘曲线的过程会再次开始，但距离下一次遗忘所需的时间会变得更长。
当然，遗忘曲线并不存在一个适用于所有人的统一形状——它取决于每个人的个人条件、学习材料的数量，甚至一天中的具体时间。还值得一提的是，我们能否有效记住某项信息，很大程度上取决于它与现有联想和联系网络的匹配程度，也就是它能否与大脑中已经存在的信息建立联系。匹配得越好，学习就越容易。这就是为什么刚开始学习一门新语言通常很困难。不过，不要放弃，因为之后会越来越轻松，也越来越有趣。
理解 spaced repetition（间隔重复）：智能复习如何运作
spaced repetition 由两个英语单词组成：spaced（有间隔的、分散的）和 repetition（重复、复习）。顾名思义，间隔重复的核心是在特定时间间隔后安排复习，从而尽量减少复习次数，让我们学得更快。这些间隔（也称为复习间隔）由什么决定？首先取决于每个人独特的记忆和学习速度——每个人的条件都不相同。不过，长期记忆仍然遵循若干基本规律，正是这些规律让 SuperMemo 方法能够真正发挥作用。它们如何影响智能复习？请看旁边的图表。
SuperMemo 如何运作。来源：Wired
首先，你可以在图表中看到上一部分介绍的遗忘曲线——第一次记住某项信息后，它会在学习结束后的短时间内迅速从记忆中淡去。但是，随着每一次后续复习，即使时间不断过去，记住该信息的概率也会提高，因此两次复习之间的间隔可以逐渐延长。不过需要注意，如果某项信息已经被完全遗忘，整个复习过程就必须从头开始。所以，从较短的间隔开始，并逐步延长间隔十分重要。最后，不妨引用一条关于长期记忆的规律：
下一次有效复习进行得越晚，这项信息的记忆稳定性提升得越大。
也就是说，复习日期安排得越晚，材料在记忆中就会巩固得越牢。但这里有一个关键条件——你不能让正在学习的内容被完全遗忘。因此，spaced repetition（间隔重复）和 SuperMemo 方法的核心，是尽可能晚地安排复习，但又要选择信息仍有较高概率（约 90%）能够被记住的时刻。SuperMemo 算法会分析你的记忆速度和学习进度，在应用中为你寻找这样的最佳时机。
对智能复习感兴趣吗？阅读由我们的 CEO 撰写的《间隔重复与学习——它是如何运作的？》。
谈到复习和记忆，讨论中通常会出现赫尔曼·艾宾浩斯（Hermann Ebbinghaus）的名字。他是 1850 年出生的德国心理学家，也是最知名的记忆研究者之一。由于互联网充斥着相互矛盾的说法和错误信息，需要记住的是：艾宾浩斯并不是智能复习（spaced repetition，间隔重复）的创始人。不过，他率先分析了一个非常重要的问题——记忆水平与时间流逝之间的关系（研究对象是一种非常特殊的信息，接下来你就会了解）。
此后的一百年里，赫尔曼·艾宾浩斯的研究被“束之高阁”，并未被视为科学突破。只有少数科学家和实践者继续开展有关记忆与复习的实验。真正的突破直到 20 世纪 80 年代才出现。当时，年轻的分子生物学学生 Piotr Woźniak 不仅决定找出正确的记忆规律，还决定利用计算机替他预测下一次复习的最佳时机。
想了解更多艾宾浩斯的研究，请阅读《艾宾浩斯发明了间隔重复吗？》以及由我们的 CEO 撰写的《艾宾浩斯与遗忘曲线——关于这位德国心理学家的实验和研究的几个事实》。
让我们回到 1982 年。Piotr Woźniak 是波兹南亚当·密茨凯维奇大学一名雄心勃勃的学生。面对大学里海量的学习材料，他越来越感到不堪重负和沮丧。更让他难受的是，每次考试一结束，学过的内容很快就会从记忆中消失。他决定改变这一切。
他先从整理生物化学和英语笔记开始，把所有需要的信息以问答形式写在卡片上。他不定期查看这些卡片，每次都记录复习日期，以及自己没能记住的信息。
通过这种方式，他总结出了最早的一批有效表述知识的原则。随着时间推移，他注意到，每一次后续复习都有自己的“生命周期”（即复习后的信息能够在记忆中保持多长时间），并会影响记忆的持久性。根据研究中收集的初步数据，这位年轻学生绘制出了自己第一版原创遗忘曲线。
1985 年，Piotr Woźniak 决定更进一步，开始使用英语单词进行一系列实验。这一次，他重点捕捉和测量每次复习中的错误，而各次复习之间的间隔（即一次复习与下一次复习之间的时间）长短不一。由此他发现，每次复习后，间隔都可以延长，而不会增加忘记单词的风险。就这样，第一个版本的 SuperMemo 方法诞生了——当时它还只存在于纸上。
同年，Woźniak 开始在波兹南理工大学学习计算机科学，并购买了自己的第一台电脑 ZX Spectrum。这是一台二手电脑，卖家甚至以为自己卖的……只是一块键盘。问题在于，数据只能通过磁带录入这台电脑。这限制了他的研究条件，却没有阻止他继续实验。1987 年，在家人的经济帮助下，Piotr Woźniak 终于拥有了一台带硬盘的 PC。购买三个月后的 12 月，他运行了第一款 SuperMemo 应用程序。该程序采用了 SuperMemo 算法的改进版本（称为 SM-2）。这一算法会为每条信息分别分配难度，并据此安排复习间隔。直到今天，SM-2 仍然是许多间隔重复应用的灵感来源——Anki 至今仍在使用它，Quizlet 过去也曾采用。
不过，Piotr Woźniak 并没有就此止步。在接下来的几年中，他不断创建新的改进版算法，提升预测精度，使其更好地适应学习材料和学习者的个人条件。多年的人类记忆研究成为许多硕士和博士论文的基础，其中也包括他自己的论文。凭借 SuperMemo 方法，他获得了众多奖项，其研究还被 Wired 和 The Guardian 等知名媒体报道。
在这段非凡的历史中，还必须提到 1991 年。这一年，Piotr Woźniak 与朋友 Krzysztof Biedalak 共同创立了 SuperMemo World，专门开发和推广 SuperMemo 应用程序。公司的使命是什么？让每个人都能高效、愉快地学习，并掌握可以受用终身的持久技能。
因此，我们产品的核心始终是 SuperMemo 方法。不久之后，公司开始专注于开发原创语言课程。30 年后，我们仍在延续这一使命——不断改进方法并拓展课程内容。
想了解 SuperMemo 历史中的所有精彩细节吗？请阅读由故事主人公 Piotr Woźniak 本人撰写的《间隔重复的真实历史》，以及由我们的 CEO 撰写的《谁发明了间隔重复？SuperMemo 方法的历史》。
SuperMemo 方法的发展并未止步于最早的间隔重复算法。由 Piotr Woźniak 博士开发的算法中，最先进的版本是 SM-20，可通过 SuperMemo API 使用。SM-20 利用机器学习和人工智能创建最优记忆模型，并根据用户的个体特征进行调整。
SuperMemo 方法从一开始就以研究为基础，复习优化工作的成果也发表在科学出版物中。SM-20 是这一过程的下一个阶段，它结合了数十年的记忆研究知识、数学模型、学习数据和现代机器学习方法。
2026 年，SuperMemo API 正式推出，向外部开发者开放了 SuperMemo 技术。由此，开发者和企业可以在自己的应用程序、教育平台以及其他重视长期知识保持的解决方案中使用 SM-20 算法。 SuperMemo API 可以帮助实施先进的智能复习，而无需从零开始创建自己的算法。该引擎可支持：
- 学习应用程序，
- 教育平台和在线课程，
- 企业培训和知识巩固系统，
- 助手及人工智能解决方案。
SuperMemo 方法
SuperMemo 方法如何运作？
SuperMemo 方法以智能复习为基础，即按照针对个人计算出的间隔复习学习内容。你无需以相同频率回顾所有信息，而是在信息恰好需要巩固的时刻进行复习。
在课程的每张练习卡片上，你可以从“我知道”“差不多”和“我不知道”中选择一项，评估自己对该信息的记忆程度。算法会分析你的结果，并据此安排下一次复习。
SuperMemo 如何知道何时应该复习某条信息？
算法会分析你的学习历史、连续复习的结果，以及你记忆各条信息的方式。它根据这些数据预测你仍然记得该内容的概率，并选择合适的下一次复习时间。
目标是将复习安排在尽可能晚的时间点，但要在遗忘风险变得过高之前进行。因此，你记得牢固的信息出现得越来越少，你可以把更多时间用在真正需要继续学习的内容上。
为什么 SuperMemo 方法可以减少学习所需的时间？
智能复习算法的效果主要取决于它能否准确预测某位用户仍然记得某条具体信息的概率。预测越准确，后续复习时间就越能适应个人的记忆过程。
在实际使用中，算法质量既会影响学习所花的时间，也会影响知识保持率，即有多少信息能够留在记忆中。精确安排复习每年甚至可以节省数百小时的学习时间，同时保持更高的记忆水平。
这是如何实现的？首先，算法不会过早安排仍然记得很好的信息进行复习。把复习推迟到更晚可以避免不必要的学习。其次，如果用户在更长的间隔后仍然记得某条信息，那么在这个较晚的时间点进行复习可以更有效地巩固它，并提高记忆痕迹的稳定性。
通过这种方式，SuperMemo 可以减少不必要的复习，更有效地利用学习时间。
SuperMemo 方法有科学依据吗？
有。SuperMemo 方法诞生于 20 世纪 80 年代，是 Piotr Woźniak 围绕记忆、遗忘和最佳复习间隔开展实验的成果。SuperMemo 是开发间隔重复算法的先驱，多年来一直是这一领域的领导者。
对该方法及其记忆模型的研究在随后数十年中持续进行，研究结果成为科学出版物和学术工作的基础。算法的后续版本则根据新的记忆模型、数据分析以及对用户真实学习过程的观察不断开发。
什么是 SM-20？它与 SM-2 算法有何不同？
SM-2 是 SuperMemo 算法最早的版本之一。它在 20 世纪 80 年代开发，后来向公众开放。由于简单且易于使用，它启发了许多采用间隔重复的应用程序。
不过，SuperMemo 并未在 SM-2 阶段停止技术开发。早在该算法公开时，我们就已经在使用先进得多、效率也更高的算法；此后数十年间，这些算法的新一代版本不断出现。SM-20 是 SuperMemo 算法的最新版本。
为什么复习计划（spaced repetition）算法的质量很重要？如何衡量？
复习计划算法的质量体现在它能多准确地预测某位用户在某个特定时刻仍然记得某条具体信息的概率。后续复习会根据这一预测来安排，例如当记住该信息的概率下降到 90% 时进行复习。因此，如果一个算法无法很好地完成这种预测，它的质量就较低；预测越准确，算法质量越高。使用高质量算法学习，你可以确信自己的学习时间得到了高效利用，也就是说，不会把时间浪费在不必要或过迟的复习上。你也可以更有把握地判断学习效果，即是否达到了设定的记忆水平，也就是所学知识的目标保持率。
SuperMemo 方法只用于语言学习吗？
不是。只要知识能够以问题、答案、概念或其他需要记忆的项目呈现，该方法就可以帮助学习多种类型的知识。除了使用现成的语言课程，SuperMemo 用户还可以创建自己的课程和学习材料。
SM-20 算法也通过 SuperMemo API 向企业和开发者提供。因此，SuperMemo 的智能复习可以用于教育应用程序、词汇和闪卡工具、考试准备系统、企业培训以及人工智能解决方案。