博客 / Spaced Repetition
FSRS vs SM-2：Anki 调度算法该用哪个？
重点
用 FSRS。SM-2 用同一条 1987 年的公式给每个人调度；FSRS 则把记忆模型拟合到你自己的复习记录，还能让你选择目标保持率。在数亿条真实复习数据上运行的基准测试一致显示，FSRS 预测回忆更准确 — 这在实践中意味着"同样的保持率，更少的复习量"。桌面版 Anki 把 FSRS 作为可选项；Guru 在 iPhone 上开箱即用 FSRS。
SM-2 从何而来
SM-2 由 Piotr Woźniak 于 1987 年为 SuperMemo 发表，传统 Anki 的调度器正是承袭自它。核心很简单：每张卡都带有一个"ease 系数"（初始约 2.5）。答得好，下次间隔就是上次间隔乘以 ease；答"困难"或答错，ease 就下降。
它确实有效 — 几十年的 Anki 用户就是证明。但它的机制有已知的失效模式：
- Ease 地狱。 每次失误都会压低 ease，而且恢复得很慢。曾经难住过你一次的卡片会永远困在短间隔里，用你根本不需要的复习塞爆每日队列。
- 一刀切。 公式里的常数是 1987 年手工调出来的，对每个人、每种卡片类型都一样。你真实的遗忘曲线从未被纳入考量。
- 没有保持率旋钮。 你没法告诉 SM-2"这副牌我想记住 90%"。你只能去调那些间接的旋钮（间隔系数、ease 奖励），然后祈祷。
FSRS 有何不同
FSRS（Free Spaced Repetition Scheduler，由 Jarrett Ye 与协作者开发的开源项目）用一个记忆模型取代了固定公式。每张卡都用三个量来追踪（DSR 模型）：
- Difficulty（难度） — 这张卡对你有多难
- Stability（稳定性） — 这段记忆目前能维持多久
- Retrievability（可提取性） — 此刻你能回忆起它的概率
这些参数不是手工调出来的常数：优化器会把它们拟合到你自己的复习历史上。而且不用再调间接旋钮，你直接设定自己真正在乎的东西 — 目标保持率（比如 0.90）— FSRS 就会把每张卡排在"它的回忆概率即将跌破该值"的那一刻。
两个实际结果：
- 减少无效复习。 你记得很牢的卡片会被推得比 SM-2 敢推的更远；真正难的卡片则更早回来。在用数亿条真实 Anki 复习数据运行的开源项目 srs-benchmark 中，FSRS 系列一致地比 SM-2 更准确地预测回忆 — 而这个预测精度，正是能省下来的复习量。
- 没有 ease 地狱。 一次失误只会合理地更新稳定性和难度，而不会永久惩罚这张卡片。
诚实的但书
- FSRS 的好坏，取决于它所拟合的历史。复习量很少时，它会从群体层级的默认参数起步（依然够用 — 那是用海量数据拟合出来的）。
- 如果你老是手动覆盖间隔，或者把"困难"当成"答错"来用，模型学到的就是带噪声的信号。请诚实评分。
- SM-2 并没有"坏掉"。如果你的节奏稳定、负担也还能接受，那么切换是一种优化，而不是急救。
不丢进度地切换
桌面版 Anki（23.10 或更高版本）：牌组选项 → 启用 FSRS → 设定目标保持率（0.85–0.95 是合理区间；越高，复习越多）→ 点击"优化"，用你的历史来拟合参数。你的卡片、历史记录和媒体都原封不动 — 改变的只有未来的调度。
iPhone 上：Guru 原生就用 FSRS — 导入的牌组（保留了调度状态的 .apkg）会从既有状态继续，而 AI 新生成的牌组（直接从你的 PDF 生成）从第一张卡起就用 FSRS 调度。没有需要你去找的开关。
目标保持率怎么选
- 0.90 — 默认推荐；负担均衡。
- 0.95 — 几周内就要考试、失败代价高昂的时候。预期每日队列会明显变大。
- 0.85 — 长周期的积累（语言、常识），总量比任何单张卡片都更重要。
FSRS 的意义在于：这个取舍终于变得明确了 — 你选择保持率，算法则付出维持它所需的最小复习成本。