AI 驱动的个性化记忆系统 · 内测中

把任何内容丢进去
AI 帮你记住它。

输入学习目标或粘贴材料,AI 自动拆解知识点、生成记忆卡片与多维度题目, 根据你的答题表现与主观反馈动态安排复习,逐步构建专属于你的记忆模型。

考试冲刺
马原期末突击
唯物辩证法三大规律 × 24道高频填空 × 8道简答押题,今日复习密度 +200%
📚 47 知识点 ⏰ 3天后考试 ✅ 掌握 62%
课程学习
Python 从零到一
从变量命名到列表推导式,128个知识点按难度递进,AI 实时调整进度
📚 128 知识点 ⏰ 明日复习 ✅ 掌握 34%
零散记忆
生活碎片集
朋友生日、通勤英语、出门必带清单……轻量级记忆,不打断学习流
📝 23 条目 ⏰ 随时复习 🔔 5 待提醒
Three Modes

三种记忆模式,覆盖所有场景

从系统课程到考前冲刺,再到生活碎片——不同的记忆目标,不同的最优策略。

📖
课程学习模式
适合 Python、数学、英语语法等系统性学习。AI 拆分知识点,按认知曲线渐进安排。
  • 自动拆解知识体系与前置依赖
  • 单选 / 多选 / 填空 / 简答 混合出题
  • 艾宾浩斯 + 个性化遗忘曲线
  • 支持 Markdown + LaTeX 数学公式
考试冲刺模式
临考抱佛脚利器。高频复习、错题优先、填空简答加倍,一切为了得分。
  • 复习密度自动 × 2~3 倍
  • 错题与高频考点优先排序
  • 用户可指定"立刻二刷"等指令
  • 倒计时驱动,截止日前全覆盖
零散记忆模式
朋友生日、出门带钥匙、建立长度感知……轻量条目,融入日常提醒。
  • 一句话添加,AI 自动生成卡片
  • 支持抽象感知训练(音高 / 长度)
  • 可选择是否混入主学习流
  • 提醒推送,不遗忘生活小事
Interactive Demo

交互演示:记忆是如何发生的

点击选项、翻转卡片、反馈难度——感受 AI 如何实时理解你的状态。

不定项选择 · Python 基础
以下哪些是 Python 中合法的变量名?(不定项)
A user_name — 下划线开头的字母数字组合
B _private — 单下划线开头的内部变量
C 2nd_place — 数字开头的标识符
D class — Python 关键字
选择你认为正确的选项后点击提交
解析

Python 变量命名规则:

  • 只能包含字母、数字和下划线 _
  • 不能以数字开头(故 C 错误)
  • 不能是 Python 关键字(如 classiffor 等,故 D 错误)
  • 区分大小写
  • 单下划线开头(如 _private)通常表示"内部使用",但语法上完全合法
记忆卡片 · 高等数学
什么是欧拉公式?它的数学意义是什么?
点击卡片翻转查看答案 →
答案

欧拉公式是复分析中的基本公式,被誉为"数学中最优美的公式":

它将三角函数复指数函数联系起来。当 x = π 时,得到欧拉恒等式:

它把数学中五个最重要的常数 e, i, π, 0, 1 用一个等式连接起来。

👆 点击卡片翻转
填空题 · 马克思主义原理
唯物辩证法的三大规律是:
参考答案 · 可标记错误点
👇 点击下方你答错或没把握的词,AI 将精准记录你的薄弱点

对立统一规律矛盾规律)— 唯物辩证法的实质与核心

质量互变规律 — 揭示事物发展的状态和形式

否定之否定规律 — 揭示事物发展的方向和道路

尚未标记错误点
Markdown + LaTeX 支持
### 梯度下降算法详解 梯度下降是机器学习中最常用的优化算法之一,用于最小化损失函数。 **核心思想:** 沿着损失函数梯度的反方向更新参数,逐步逼近最小值。 **参数更新公式:**
其中: - `θ` — 待更新的参数向量 - `α` — 学习率(learning rate) - `∇J(θ)` — 损失函数关于参数的梯度 **关键要点:** 1. 学习率过大可能导致**震荡不收敛** 2. 学习率过小则**收敛速度太慢** 3. 批量梯度下降(BGD)使用全部样本 4. 随机梯度下降(SGD)每次只用一个样本
Knowledge Map

每个知识点,独立计算复习时间

不是给整本书排计划,而是给每个概念单独建模。懂了的少复习,不会的重点突破。

Python 入门 · 知识图谱
47 / 128
已掌握
12
今日待复习
变量命名规则 & 关键字
7天后复习
基础数据类型:int / float / str / bool
5天后复习
列表 list 常用操作与切片
明日复习
条件语句 if / elif / else
2天后复习
字典 dict 的键值对操作
今日待复习
函数定义与参数传递
尚未学习
Core Features

为什么 Memorizing Any 不一样

从输入到记忆的每一个环节,都由 AI 深度参与,而不只是出题机器。

🧩
AI 自动拆解知识体系
丢给它一段文字或一个学习目标,AI 自动拆分成结构化的知识点树, 识别前置依赖关系,按认知顺序安排学习路径。不用你自己整理大纲。
🎯
"太难/太简单"比对错更重要
传统记忆工具只看对错,我们额外捕捉你的主观感受。 觉得难,AI 会补前置知识、降低难度;觉得简单,直接提高复杂度、减少复习。
📝
你的说明会进入记忆
答题时附一句"变量名是啥我不懂",AI 不只是换题, 而是把你的薄弱点记入项目记忆,后续针对性补充相关概念与练习。
AI 管默认,你说了算
复习时间默认由 AI 根据遗忘曲线安排,但你的指令永远最高优先级。 "明天考试立刻二刷"、"这个知识点以后别问我了"——说一句就生效。
🔒
输出合法校验 & 防注入
所有 AI 输出经过格式自检(JSON 可解析、单选只有一个答案、LaTeX 闭合), 同时将学习材料与系统指令分层隔离,防止 prompt injection 攻击。
🧠
全局记忆 + 项目记忆双层模型
全局层记住你的偏好(是否爱用术语、是否允许 emoji、喜欢的题型), 项目层记录具体学习进度。跨项目复用你的认知画像。
How It Works

从输入到记住,只需六步

AI 在背后做了大量工作,而你需要做的,只是回答和反馈。

1
输入内容
粘贴文字、说出目标、或上传材料
2
询问上下文
AI 确认你的水平、目标程度、截止日期
3
拆解知识点
自动生成知识图谱,识别前置依赖
4
生成题目
多种题型,难度匹配当前水平
5
答题反馈
直接作答或脑中作答,附难度说明
6
动态安排
AI 更新记忆状态,安排下次复习

🔐 安全与可靠性设计

AI 输出不是黑箱。每一道题都经过格式自检与合法性校验,你的学习材料与系统指令严格分层隔离。

📋 格式校验层
🛡️ 防注入层
🧠 记忆分层层
输出自检层