Trang này được dịch tự động và có thể chứa những điểm chưa chính xác. Bản tiếng Anh là bản chuẩn. Xem bản tiếng Anh
Mô hình lặp lại ngắt quãng (SRS) do Mibuki tự phát triển. Trên ba benchmark công khai, nó vượt thiết lập mặc định của FSRS-7 — chuẩn công nghiệp hiện nay — với khoảng cách lớn, đạt độ chính xác cá nhân hóa cao ngay từ trước khi có bất kỳ tối ưu hóa riêng cho từng người dùng nào.
← Quay lại LangDictCông bố ngày 21 tháng 6 năm 2026 · Cập nhật lần cuối ngày 28 tháng 7 năm 2026 · Benchmark chạy tháng 6 năm 2026 · Phiên bản mô hình Lexa 3.0
Thói quen ghi nhớ của bạn dùng chung giữa các thẻ — nên chính những thẻ khác của bạn là gợi ý tốt nhất.
Trái tim của một bộ lập lịch lặp lại ngắt quãng là dự đoán bạn sẽ nhớ lại một thẻ tốt đến đâu, và điều đó quyết định khi nào ôn lại nó. Chuẩn công nghiệp FSRS cá nhân hóa bằng cách khớp tham số cho từng người dùng (per-user fitting) — mạnh mẽ, nhưng cần tinh chỉnh cho mỗi người dùng.
Lexa đi theo hướng ngược lại. Những đặc điểm như bạn quên nhanh đến đâu, bạn chấm điểm thế nào và nhịp ôn tập của bạn đều dùng chung giữa các thẻ của bạn. Lexa đọc không chỉ thẻ cần dự đoán mà cả lịch sử ôn tập của những thẻ khác của bạn như dữ liệu in-context, nhờ đó một mô hình dùng chung duy nhất cá nhân hóa được mà không cần tinh chỉnh riêng cho từng người dùng.
Nói cách khác — thay vì học “xu hướng của những người dùng khác”, nó đọc thẳng cách bạn quên từ chính những thẻ còn lại của bạn. Đó là điểm mới của Lexa.
Nó đọc lịch sử của những thẻ khác của bạn, ước lượng mức ghi nhớ của từng thẻ, rồi ấn định ngày ôn tập tiếp theo.
Lexa vượt FSRS-7 ở trạng thái nguyên bản (thiết lập mặc định) trên cả ba benchmark công khai — trước bất kỳ tối ưu hóa riêng cho từng người dùng nào.
Điểm dự đoán trí nhớ (1 − Log Loss, càng cao càng tốt)
FSRS là một dự án cập nhật rất nhanh. Những gì công bố ở đây là so sánh tại các mốc thời gian nêu trên; một phiên bản FSRS mới hơn có thể cho điểm khác. Mốc so sánh là cấu hình mặc định của FSRS-7, và các số liệu nền bên dưới đã được tính lại từ kết quả chạy được lưu trong kho mã LangDict (research/srs-benchmark/result) và cho kết quả khớp nhau.
| Bộ dữ liệu | FSRS-7 (default) | Lexa 3.0 |
|---|---|---|
| Anki | 0.646 (.3543) | 0.682 (.3184) |
| Duolingo | 0.577 (.4231) | 0.672 (.3280) |
| maimemo | 0.488 (.5121) | 0.538 (.4621) |
Lexa không cần tinh chỉnh hay huấn luyện riêng cho từng người dùng và vẫn chính xác dù không có giai đoạn khớp tham số theo người dùng. Ở trạng thái nguyên bản — trước khi bất kỳ mô hình nào trong hai mô hình được khớp với bạn — nó đã vượt thiết lập mặc định của FSRS-7 trên cả ba bộ dữ liệu. Khoảng cách không đồng đều: +0.095 ở Duolingo, +0.050 ở maimemo, +0.036 ở Anki.
Được đánh giá trên ba bộ dữ liệu thực tế.
~727M lượt ôn tập / 10.000 người dùng
Thẻ ghi nhớ tiêu chuẩn
~226M lượt ôn tập / học từ vựng
Ứng dụng học từ vựng tiếng Trung
~13M lượt ôn tập / theo phiên học
Bộ dữ liệu HLR
Chỉ số: per-user weighted Log Loss (càng thấp càng tốt).
Độ chính xác không chỉ là một con số trên benchmark — nó định hình trực tiếp việc học của bạn.
Lexa xác định chính xác khoảnh khắc bạn sắp quên. Ôn quá sớm thì nhàm chán; quá muộn thì phải học lại từ đầu. Lexa thu hẹp cửa sổ đó. Trong ứng dụng, báo cáo hiển thị mức giảm số bài ôn được xếp lịch trong 7 ngày gần nhất. Con số đó đến từ việc phát lại đúng lịch sử học đó qua SM-2 rồi so sánh — nó là ước lượng về tải lượng xếp lịch ôn tập, không phải phép đo thành quả học tập.
Không có tham số nào phải chỉnh và không phải chờ quá trình học riêng cho từng người dùng. Chỉ cần mở ứng dụng và học — nó xếp lịch theo bạn ngay từ đầu.
Toàn bộ quá trình cá nhân hóa chạy trên thiết bị của bạn. Vừa riêng tư vừa chính xác.
Chúng tôi liên tục thử nghiệm trên hệ thống benchmark của riêng mình và không ngừng cải tiến mô hình được đưa tới người dùng.
open-spaced-repetition. FSRS: Free Spaced Repetition Scheduler. GitHub.
open-spaced-repetition. srs-benchmark: Benchmark of Spaced Repetition Algorithms. GitHub.
open-spaced-repetition. anki-revlogs-10k: Anki review logs from 10,000 users. Hugging Face.
Settles, B., & Meeder, B. (2016). A Trainable Spaced Repetition Model for Language Learning. Proceedings of the 54th Annual Meeting of the ACL.
Ebbinghaus, H. (1885). Über das Gedächtnis: Untersuchungen zur experimentellen Psychologie. Leipzig: Duncker & Humblot.