增量学习

什么是增量学习？

增量学习（写于 2013 年时）是当下最快、最全面的学习方式。它是一系列基于计算机的技术的整合，用以加速并优化从一切可设想的电子形式（不限于此）材料中学习的过程。

目前，SuperMemo 是唯一实现增量学习的软件。学生把各种形式的学习材料与数据（文本、图片、视频、声音等）输入程序，这些材料随后被逐步转化为可保持一生的牢固知识。

高知识留存的代价非常小。例如学习语言时，一位受教育母语者的词汇量，在过程的最初几年里每天仅需 20 分钟即可保持，往后几年更只需几分钟。

「增量」之名源于学习过程的增量性质：知识的各个方面都得到定期处理，并有源源不断的新知识在过去知识的基础上不断累加。学生坐在驾驶座上，决定该掌握哪些知识、何时掌握、以何种细节程度、何种优先级、达到何种回忆/留存程度。例如在一次学习中，学生可以学几条地理事实、发现几条健康生活规则、弄懂几个统计公式、读几段朋友博客、处理几分钟家庭录像、为几张家庭照片做注释、看几段 YouTube 收藏视频，再读几篇与即将到来的考试相关的文章——一切知识领域都按兴趣与重要性并行增长。

增量学习的总体轮廓

在增量学习中，你通过以下步骤获取并维护知识：

• 从各种电子与非电子来源导入知识（如网络文章、YouTube 视频、音乐文件、相机照片、电子邮件、扫描的纸质笔记等）。
• 为增量处理排定知识优先级（如物理高优先级、电影八卦低优先级）。增量意味着以小块、小步处理知识。
• 把学习材料逐步转化为你记忆中持久的知识。这一转化还会顺带产生一个易于搜索、注释良好的媒体档案。
• 在已获取的知识上创造性地扩展（如增量写作、问题解决等）。

增量学习的组成部分

• 增量阅读（最古老、最流行、最成熟的组成部分）
• 增量图像学习（即视觉学习）
• 增量视频
• 增量音频
• 增量邮件处理
• 增量创造性阐述（含增量问题解决、增量写作等）

借助增量学习提供的丰富工具集，一切阅读、学习、观看、归档与注释功能都可委托给 SuperMemo。我们将以增量阅读作为对其他增量学习形式的全面引入。

学习中「中断」的价值

在增量学习中，我们常常快速地从一个主题切换到另一个，这种中断在一天的学习中可能发生许多次。中断在学习中的三大优势是：

• 改善记忆：间隔学习早已被证明远比在时间上聚集的集中学习更高效。
• 改善学习选择/优先级：除非材料已被更高权威预先筛选，否则学生自己的选择需要排序，而排序又需要预览——预览正是一种中断形式。定期中断让你能边走边排优先级。
• 改善注意力：每当注意力下降，换个主题就是除了彻底休息之外最简单的补救。

至于缺点……一个也没有！简单说：中断是可选的！掌握增量学习这门艺术之后，其优势远超中断或间隔重复本身。简列如下：海量学习、95% 知识留存、终身记忆、全方位的全面学习、更好的理解、更好的知识结构巩固、更好的注意力、创造力飙升、对抗混乱（化解矛盾）、知识皆被良好排序/可搜索/可量化、无压力，以及——乐趣。

中断不是问题

选择正确的学习来源是成功的第一步。写得好的文章能让你从第一段甚至第一句就抓住基本观点。增量阅读最适合以超文本或百科方式撰写的文章——理想情况下，你读的每一句都对你的知识有所贡献，离开后续句子也不至于无用。

设想你想了解一些关于纳赛尔的事。你从维基百科导入一篇文章，第一句得知「纳赛尔（1918–1970）是埃及第二任总统」。若你对他不熟，知道他是埃及总统便可安心跳去读别的文章，把与他历史角色的相遇推迟，从而省下时间去了解别人。当你第二次看到纳赛尔的文章，可能读到他「是史上最重要的阿拉伯领导人之一」……即便你以数月为间隔逐句阅读关于纳赛尔的内容，你的知识也会逐步扩展、日益巩固（尤其当你使用完形填空时）。

当然，并非所有文本都如此适合增量阅读。例如一篇研究论文可能先抛给你详尽的方法描述，把结果与结论留到最后。这时你可以先提取摘要、推迟正文；若仍感兴趣，再把方法安排到较远的将来。最难的文本（如一段程序代码）可能需要整体分析才能显露意义——这时在它出现于增量阅读流程时分析它、把你的结论用语言表述出来，再对结论进行增量处理即可。

增量学习的复杂性

与经典 SuperMemo 不同，增量学习在变得有效之前需要相当多的经验与训练。然而一旦熟练，你的投入将获得成倍回报。增量学习整合了近 30 年发展的技术，仍在成熟之中，所需技能需数月养成、个人策略可能历经数年才成熟，并要求精通为专业使用而优化的 SuperMemo——因此它对初学者并不友好。

用户抱怨 SuperMemo 学习曲线陡峭，他们说得对。它为让专业用户的生活更轻松而优化，从不为外观或营销价值牺牲学习效率。以优先级队列为例：几乎所有人都问，为何价值最高的文章优先级是 0% 而非看似理所当然的 100%？但没有任何专业用户愿意把为最高优先级材料输入 1、2、3 的便利，换成输入 99、98、97。

增量阅读：引言

传统的线性阅读效率极低，因为文本各部分重要性不同：有的应跳过，有的应优先阅读。老式书籍正迅速被超文本取代——超文本帮助你迅速跳到此刻最重要的信息。正如网络帮助全球信息去线性化，SuperMemo 能帮助你把任何导入的线性材料去线性化：阅读时，你会把线性文本看作由章节、段落与单句细分的序列，并为每一部分提供独立的处理。

什么是增量阅读？

增量阅读是一种学习技术，让你能够同时阅读成千上万篇文章而不迷失方向。它从导入电子来源（如互联网）的文章开始；学生从各篇文章中提取最重要的片段以供复习；提取的片段再转化为问答；这些问答进入系统化的复习与重复，由久经验证的间隔重复算法（即 SuperMemo 方法）调度，从而最大化长期回忆。

在增量阅读中，你以小份阅读文章：读完一篇的一部分，就转到另一篇的一部分。你把所有重要的文本片段引入 SuperMemo 的学习过程，因此即便数月后才回来续读，也不必担心忘掉文章主线。你对个别文章的进展或许缓慢，但通过对不重要文章少花心思、对更有益的文章多花时间，你极大地提升了效率。最重要的是——增量阅读很有趣！你永远不会无聊：不喜欢某篇文章，读一句就跳到别的，从而让注意力始终保持最大化。

增量阅读的五大基本技能

增量阅读所需的技能，你只会在数月乃至数年的使用中逐步精进。五大基本技能是：

1. 把文章导入 SuperMemo；
2. 阅读文章并将其分解为可管理的小块；
3. 把最重要的知识片段转化为问答材料；
4. 复习材料以确保良好回忆；
5. 处理不可避免的信息溢出（海量知识）。

技能 1：导入文章

起初你可以只用简单的复制粘贴导入单篇文章；之后你会想掌握从网络的自动导入。SuperMemo 的五种主要导入方式：

• 复制粘贴 Copy&Paste：在浏览器（或任何可复制文本的应用）中选中文章文本，复制到剪贴板，再用单键 Ctrl+N 复制进 SuperMemo。
• 批量导入 Mass import：用专门的网页导入从受支持的浏览器导入多篇文章——可避免重复导入、自动标注引用、只导入选定文本等。
• 专用导入 Dedicated imports：从 Wikipedia（推荐的增量阅读基础材料来源）与 YouTube（增量视频材料来源）导入尤其方便。
• 本地文件导入：导入你已收集在硬盘上的文件。
• 邮件导入：用于增量处理你的邮件。

专用导入示例：从 Wikipedia 导入文章后，其全部文本会存储在单个主题 (topic) 中。

技能 2：阅读文章

简化的阅读算法：

1. 选择文章：导入文章，或用 Learn（Ctrl+L）调出此前导入的文章。若想当天稍后再处理某篇，需把它放入到期队列（如 Learning : Later today，Ctrl+Shift+J）。
2. 点击文章进入编辑模式以修改文本、选取片段；文本难处理时可用过滤器（F6）。
3. 开始阅读，从顶部或上次的阅读点继续。
4. 提取文本：遇到有趣文本，选中后选 Remember extract（Alt+X），把提取片段作为独立的迷你文章引入学习过程。也可用 Schedule extract 指定其优先级或推迟到日后再读。
5. （可选）用 Delete before cursor（Alt+\）删除已读文本，清理文章。
6. （可选）读到不重要片段，选中后删除（Del）或用 ignore 样式标记（Ctrl+Shift+I）。
7. （可选）若选取片段缺少必要语境，手动补充。例如把「他于 1863 年 1 月 1 日签署」改写为「林肯于 1863 年 1 月 1 日签署《解放宣言》」，使独立片段可理解。用 Reference : Title（Alt+T）添加的引用会自动加到该文章所有提取上。
8. （可选）标记阅读点：未读完就停止时，把最后处理的片段标为阅读点（Ctrl+F7），下次可从该点续读（Alt+F7 跳转）。
9. 转到下一篇：读完一篇的一部分后，选 Learn 或 Next repetition 继续读其他文章（也可用 Enter）。
10. （可选）确定下次复习日期（Shift+Ctrl+R）或设置文章优先级（Alt+P）。
11. 在增量阅读中，被打断的阅读是常规，而非例外！中断的主要作用是防止阅读质量下降。决定何时停止阅读的标准：缺少时间、感到无聊、缺乏理解（先去读解释性文章）、优先级较低、超载。
12. 读完整篇并提取了所有有趣片段后，选 Done!（Shift+Ctrl+Enter）——它会搁置文章并删除其内容（但不删除已提取的材料），大幅减小资料库体积并消除搜索时的「死命中」。

技能 3：提取片段、问题与答案

提取文本：传统阅读中我们用荧光笔标记重要段落；在 SuperMemo 中，这些段落可被提取为独立的迷你文章，日后用来刷新记忆。每个被提取的段落都成为新元素，并接受与原文相同的阅读算法。用 Extract（Alt+X）提取重要片段与单句。

添加引用：在增量阅读中，你总需要快速恢复某个问题或文本的语境——最简单的方式是通过引用。引用会随你产生提取与完形填空而从元素传播到元素。从网络导入时引用会自动添加。

完形填空：生成问题。当复习间隔超过 200–300 天后，仅靠阅读与重读（被动复习）往往回忆不足。因此你迟早需要把文本转为具体问题——为此使用完形填空 (cloze deletion)，即用省略号 [...] 替换句子的一部分：

创建完形填空：① 确保主题仅含一个短句；② 选中句中重要关键词；③ 点击 Cloze 按钮、按 Alt+Z 或选 Reading : Remember cloze。它会把句子转为一个带答案的具体问题，让你从被动复习转向主动回忆。

简化问题：把提取转化为问答时，应确保问题简单、清晰且携带相关语境。例如关于互联网起源的长句，可用 Remember cloze 生成以「1969」为答案的问题，再手动精简为更紧凑可理解的形式，并用红色 (year) 提示明确问题意图。在 SuperMemo 中，可理解性比僵硬的语法或拼写规则更重要！

技能 4：重复与复习

SuperMemo 以重复为基础，你将不时复习已学材料以防遗忘。增量阅读中的复习与经典 SuperMemo 原理相似，主要差异在于：① 学习过程把读新文章与复习项目交织在一起；② 你的项目多为完形填空形式；③ 由于整个过程是增量的，你的完形填空常会以未完成的形态出现。

所有复习与文章呈现默认都以递增的间隔进行。增量阅读中会有源源不断的新文章涌入资料库，未处理的材料须与新导入材料竞争——递增的复习间隔确保旧材料若不及早处理便会淡入较低优先级。每篇文章都有一个优先级（决定先复习哪些、时间不够时可推迟哪些）和一个 A 因子（决定后续复习间隔增长多少，如 A 因子为 2 则间隔每次翻倍）。问答材料的复习算法相当复杂、限制你对时机的干预（以保证高留存），而主题间复习间隔的算法则简单得多、完全由你掌控。

你可用 Ctrl+J（Reschedule，增量间隔）或 Shift+Ctrl+R（Execute repetition，设定间隔长度）手动调整下次复习日期。在严重超载的增量阅读流程中，若想在某天专注某一主题（如考前），可使用利器：子集学习。

技能 5：处理海量知识

在增量阅读中，你导入与产生的学习材料，可能很快多到无法有效处理。为确保你能迅速应对超载，SuperMemo 使用优先级队列。用 Alt+P（Priority : Modify）可把每个元素的优先级设为 0% 到 100%——注意 0% 对应最高优先级！

默认情况下，到期复习会按优先级从高到低自动排序 (auto-sort)。这样即便你没完成当天的学习负荷，受影响的也只是较低优先级的材料。同样默认地，在你每个工作日开始时（即当天首次运行 SuperMemo），往日的到期材料会被自动延后 (auto-postpone)（同样，高优先级材料受影响最小）。处理超载的更多工具：

• Postpone 对话框：延后部分学习材料并定义延后标准；
• Mercy：把过量材料分摊到一段时间内（或在假期前提前完成材料）；
• 手动排序元素、定义排序标准、关闭自动排序/自动延后等。

其他基本技能

知识在增量阅读中的演化

在 SuperMemo 中，知识的演化遵循三大原则：

• 复杂度递减：文章被转化为段落集，段落被拆解为独立的句子与陈述，句子被缩短以最大化「信息量 vs. 措辞」之比。
• 主动回忆：所有信息最终都会转化为主动回忆材料，如问答对、完形填空、图片识别测试、声音识别测试等，以最大化你的知识回忆。
• 增量主义：所有变化都按可用时间逐步发生，尊重你所选材料的优先级，并与记忆痕迹逐渐增强的强度相一致。

使用图片

为获得额外信息、记忆线索以及纯粹的学习乐趣，你在 SuperMemo 中增量阅读的文章，可以用取自其内容或其他来源的有意义图片来配图。按 Ctrl+F8 选择文章中嵌入的图片之一。若你从 Wikipedia 导入，SuperMemo 16 及以后版本可用全分辨率图像（而非仅缩略图）为文章及其所有提取与完形配图。

主题 vs. 项目

在 SuperMemo 中，信息以两种基本形式呈现：

• 主题 (topics)：通常是你想阅读的较长文章；
• 项目 (items)：通常是你需要回答的具体问题。

主题保存你想学习的知识（即你想读的东西），项目保存你想记住的知识（即你已拥有、但可能遗忘的知识）。

主题 Topics：是你想学习的一篇文章、其一部分或一个句子，也可以是图片、视频、音乐等。与项目不同，主题不检验你的知识，只用于被动阅读、观看或聆听。短文本主题用于生成完形填空。在 Contents 中，主题以绿色 T 图标标记。使用主题：从顶部读起 → 发现有趣信息就提取（Alt+X）→ 依优先级与时间决定读到多深 → 读完执行 Done!（Ctrl+Shift+Enter）→ 只有当主题短到只剩单句时才创建完形（Alt+Z）。一言以蔽之：长主题「读与提取」，极短主题「生成完形」。

项目 Items：是你想记住的知识片段，通常为问答形式。它与主题的主要区别在于：项目主动检验你的记忆（如用问题），而主题仅用于被动复习。

概念 Concepts：SuperMemo 17 引入的新元素类型（在 Contents 中以橙色灯泡图标表示），代表一个重要的想法或主题。多个主题、项目（甚至任务）可链接到一个概念，这种基于概念的链接网络称为概念图 (concept map)，构成支撑神经复习的扩散激活骨架。

任务 Tasks：除项目、主题与概念外，你还可在增量学习中使用任务——按「价值/时间」或「价值/价格」之比排序的工作。

阅读超载

当学生待复习的到期项目或主题多到无法应付时，便发生超载。很少有用户能持续保持每天超过 200 次项目复习。当统计窗口中的 Outstanding 参数开始超过该数字时，便可能出现超载。

超载最好用 Auto-postpone 处理；而一次性的大负荷可用 Postpone（延后所有元素）或 Mercy（把所有复习分摊到时间中）高效解决。要延后某个特定主题及其所有提取：① 转到该主题；② 按 Ctrl+Space 在浏览器中打开该主题及其提取与完形；③ 在浏览器菜单选 Process browser : Postpone。

自动排序与自动延后

只要你为学习材料排好优先级，勾选以下两个选项就能让生活更轻松：

• Learn : Sorting : Auto-sort repetitions：在每天开始时按优先级排序你的到期队列。
• Learn : Postpone : Auto-postpone：在每天开始时延后较低优先级的到期复习，确保你不会超载，并把高优先级材料的延迟降到最低。

Auto-postpone 总会在队列中保留若干最高优先级元素——延后的目的是清除大量低优先级材料、聚焦高优先级材料。你通常在一天学习之后使用 Postpone，而 Auto-postpone 在学习日开始之前执行，因此它从不影响当天材料，也不延后往日的高优先级材料。尽管它会拉长间隔、降低低优先级材料的留存，但你也会从间隔效应中获益——研究表明，更长的间隔反而可能（在某点之前）提升学习速度，因为 SuperMemo 默认约 95% 的留存率，高于「单位时间记住项目数最多」所对应的留存率。

你可从默认排序标准开始：若项目进展不足（如遗忘指数高），可降低主题比例；若新材料流入太慢，可提高主题比例；若优先级不够准，可提高随机化程度；若漏掉太多高优先级项目，可降低随机化。通过试错找到你的最优，并持续试验不同的随机化与主题比例，以避免学习惯性带来的认知偏差。

超载提示：无论是否开启 Auto-postpone，对抗遗忘唯一可靠的良方始终是——完成你的复习！Auto-postpone 影响除「今天」以外的所有天；Postpone 对话框中的 Skip the following number of top priority elements 实为「跳过延后保护」而非「跳过延后」；Simulate 可告诉你当前延后标准的效果。

子集复习

子集复习是对部分学习材料的复习（如考前）。该部分可通过搜索、在 Contents 中选择分支、按概念组等方式确定。被复习的子集材料可按其在知识树中的顺序、优先级、难度、间隔、新近度等排序。详见子集学习。

提示与技巧

导入文章

• 从 Wikipedia 导入最方便：按 Ctrl+F3 输入关键词、选 Wikipedia、回车；或选中正在阅读的一段文本后 Ctrl+F3；从 IE 导入维基文章按 Shift+Ctrl+W。
• 快速从网络导入多篇：用 Google 找到文章 → 在 IE 中打开 → 在 SuperMemo 中 Shift+Ctrl+A（Web import : All）。
• 就所读主题搜索文章：选中文本 → Ctrl+F3 → 选 Google。输入自己的笔记用 Alt+N。
• 若想把图片本地存入图片注册表并让其在增量阅读中传播（即出现在所有提取里，即便提取本身不含该图）：用 Ctrl+F8（Download images）选图后 Insert；或在浏览器中复制图片后于 SuperMemo 按 Shift+Ins / Ctrl+V 粘贴；批量则用 Web import : Pictures；导入后用 Components : Tile components 优化平铺。
• Wikipedia 数学公式默认改为 MathML，若要在 SuperMemo 显示，请登录维基 → Preferences : Appearance : Math → 选 PNG 保存。
• 与其扫描纸书并做 OCR，不如优先寻找电子等价物——多数基础领域都有多种电子学习材料，甚至可找 HTML 文本来替代 PDF（以免 PDF→HTML 转换之苦）。
• 富含图片与表格的文本可能较难处理，学会用 HTML 过滤器（F6）很有用；建议安装较新版本的浏览器内核以减少问题。
• 若考试临近而你尚不熟练，宜新旧方法并行（如 30% 增量阅读 + 70% 传统学习），切勿在尚未上手前就大规模把教科书转入 SuperMemo——一切都应谨慎而增量地推进。

新文章的流入

• 主题代表你想知道的，项目保存你已知道的，二者在复习中区别对待。
• 控制好主题/文章的数量：用排序标准确保每天除阅读外也有足量的项目/问题。过高的主题负荷会让 SuperMemo 退化为留存率极低的传统阅读。不确定时把「项目:主题」比设在 3:1 到 8:1 之间（即到期队列中每个主题配约 5 个项目）。
• 用 Statistics : Protection 与 Analysis : Use : Protection 检查你对高优先级材料的处理进度。

阅读

• 阅读时可点击标签调出 Read 工具栏；在你熟练键盘操作前它很有帮助。
• 嫌 Enter 行距太大就用 Shift+Enter——记住这个诀窍！许多用户为行距苦恼数月才发现它（这是浏览器内核行为，非 SuperMemo 所致）。
• 处理完文章用 Done!（Ctrl+Shift+Enter）：删除文章、其复习历史与组件，但保留空元素作为派生提取与完形的承载。保留原文仅会让资料库臃肿、增大体积、产生多余搜索命中——删掉通常是更优选择。
• 回到被中断的文章时，光标停在上次处理处（即阅读点）；可手动设阅读点（Ctrl+F7）；高亮文本会自动设阅读点；用 Ctrl+Shift+F7 清除阅读点。
• 当有阅读点或文本选区时，Enter 会开始/恢复复习而非换行；无选区时才换行。
• Delete before cursor 没有撤销，但误删的文本会临时备份在资料库的 [TEMP] 文件夹。
• 用水平线拆分文章：插入

  ---

  （Shift+Alt+H）后调用 Split article。用 Ctrl+] / Ctrl+[ 调整选中文本字号。

生成完形填空

• 始终力求把被动文本转化为主动问题。被动文本对学习帮助甚微，反而带来干扰——理想情况下处理完就删除，仅用于生成新完形（或作引用）。
• 按 Alt+Z 后新建项目不可见（不会立即看到答案与括号）；按 Alt+← 可查看并编辑（加语境提示、缩短、改措辞）。但若可能，应增量地做这些小修——即在下次遇到该完形时再做。
• 务必只用单句提取来生成完形！巨型完形是新手反感增量学习的主因。先把段落简化为简单陈述，能产出几乎无需再加工的简单完形；对多句长段用 Cloze 会成倍增加再编辑成本。所有完形都应短到能在复习时被完整读完，否则大脑会从非语义线索「猜」出答案，违背学习目的。
• 提取、产生完形与编辑都应增量进行——每次复习只做必要的工作！除最高优先级材料外，不要一次性生成所有完形：今天生成一个，下次复习再生成一个。从源文降到单个完形的过程可能历时数年，由记忆痕迹的衰减来调节节奏。
• 处理完含完形的段落用 Done!，最终学习过程中只剩完形项目。转为纯文本可大幅节省空间、加快备份；可把一部分项目留作 HTML、一部分转纯文本，日后自有偏好。

更改完形关键词外观：Toolkit : Options : Fonts : Stylesheet → 顶部下拉选 Clozed → 用 Font/Color/Background 设置。移除完形格式：显示 HTML 代码（Ctrl+Shift+F6），把 class=clozed 替换为空字符串，完形关键词便与周围文本格式一致。

模拟真实情境以对抗记忆干扰

列表与集合是出了名的难记。两条基本原则：① 逐步把单个片段粘合到你整体的知识结构上；② 尽量做到视觉化与助记化。具体建议：

• 用思维导图：在网上找一张漂亮的助记图（如非洲政区图）作为记忆骨架，把新知识像挂圣诞树饰品一样挂上去，并用它为该概念组中所有主题与项目配图。
• 不要一次学完：在单个项目获得特殊意义、与既有知识严丝合缝、或你正需要它时再逐个加入。应考要枚举知识可先用传统方法突击，之后再在独特语境中陆续补充。
• 与故事关联：专家往往靠与具体案例的关联来掌握枚举知识——独特的案例留下持久印记。把难记项目挂在相关故事的语境中学习。
• 用增量阅读补充：与其用同一单调模板表述所有项目，不如用增量阅读生成分属不同故事线的完形；每次最好只生成一个子主题，并补充材料，注意不要给出会让你「不经联想就答对」的线索。
• 与专家比较：问专家如何记住某事实或关联——这能让你在压缩的时间尺度上模拟真实学习，而不浪费时间去死记别人也记不住的东西。

例：处理枚举（地质年代）。新手若直接死背「寒武纪、奥陶纪、志留纪、泥盆纪、石炭纪、二叠纪」的无意义序列，做成完形会成为顽固的蚂蟥项目——除非你已经知道要学的内容，否则硬背列表毫无意义！更合理的做法是先用有意义的事件锚定，如「硬骨鱼出现于志留纪（4.43–4.19 亿年前）」，做成「硬骨鱼出现于 [...](period)」，远比原来好记；之后再增量地为日期、世等细节做完形。

学习

• 用 Ctrl+W 查看复习日历，双击某天查看当天将复习的元素（可在 Workload 与 Repetitions 模式间切换）。用 F5 查看统计窗口或瞄一眼状态栏了解当天到期数。
• 阅读（主题）与学习（项目）的最优时间分配取决于诸多因素，可从几秒到几小时不等！增量阅读的力量正源于此。首要分配标准是你的专注程度：可在一整段连续时间里「舔过」上百篇文章而始终保持高度专注——有的深入处理，有的迅速延后。
• 可把低优先级材料留作被动形式（不生成完形），它们会逐渐变难回忆。使用 Remember cloze 的最佳时机，是当你注意到材料变得易忘时；不要一次性把整段都转成完形，先挑最重要的关键词做单个完形。一段需要几个完形才能完美回忆，难以预测——有时一个就够，有时一段需十几个！
• 你越熟练，就越频繁地想诉诸增量学习。对熟练用户，连第二天的作业都值得用增量工具完成；但新手可能需数月练习才能真正理解知识在增量阅读（与记忆）中的流动。
• Auto-postpone 让你更接近理想的间隔重复——它在某种意义上把高优先级材料（间隔重复）与低优先级材料（传统学习）分离开。可在排序标准中提高 Randomization（主题与项目可分别设置）以避免视野狭隘与优先级偏差。
• 可缩短或延长单个元素的间隔：Ctrl+J（Reschedule）或 Ctrl+Shift+R（Execute repetition）。对次要项目降低优先级（Alt+P）、拉长间隔，甚至提高遗忘指数。
• 你绝不能记忆你不理解的材料！不懂某术语或概念时要深究其因：是术语问题？还是材料本身问题？也许网上有更好的替代或配图。理解是成功的关键！把 10–20% 的材料学好，胜过不求甚解地死背一整本百科。
• 给项目评 Null 或 Bad 分按 0 或 1。不要为知识而求知，要想着可应用性！

重新评估项目：每当项目出现于复习，应近乎本能地快速自问——我真的需要它吗？它诚实的优先级是多少？难记吗？为何？事实正确吗？足够简单清晰吗？现在就需要知道吗？需要补充知识才能理解吗？据答案采取相应行动：编辑（Q/A/E）、降优先级（Alt+P）、重排（Ctrl+Shift+R）、搁置（Ctrl+D）、删除（Del，注意会删除所有子元素，建议优先用更安全的 Done）、延后或遗忘。

表述

• 遵循最小信息原则：为主动回忆而表述的简单元素，其学习效果远胜复杂元素。
• 尽量避免列表；不可避免时用助记技巧与「模拟真实情境」的方法。
• SuperMemo 提问的方式可能与现实提问你的方式不同——要妥善表述材料，使其在一切潜在语境中都能被回忆。
• 记住规则的普适性：学一个普适的数学公式优于只学其用例。
• 用 Parse HTML（Ctrl+Shift+1）把选中的 HTML 代码转为格式，也可用来去除格式（如去掉换行）。可用喜欢的 HTML 编辑器编辑较复杂文本（Ctrl+F9）。

更多见：知识表述的 20 条规则。

图片

• 重要图片应放入图像组件（而非 HTML 文本内）：用 Ctrl+V / Shift+Ins 粘贴。放在图像组件中便于缩放、平铺、适配、移动，并可设置拉伸、透明、显示时机（如仅答案时）等属性；存入图片注册表后可按名搜索、在多个元素中复用，并自动为该文章派生的所有提取与完形配图。
• 用 Download images（Ctrl+F8）的 Insert 或 Localize 把远程图片转存本地；用 Rename (member)（Alt+R）给图片起便于搜索的名字。
• 搜图用 Ctrl+F，或经 Search : Images 打开图片注册表再 Ctrl+S 搜索。要让图片作为答案的一部分（提问时不可见），在图像组件菜单标记 Answer。

你自己的发现

在密集进行增量学习的头 2–3 个月里，你会亲自发现一些事：

• 再认有利于应试，但回忆对长期的专业技能至关重要。
• 手动安排复习的时机与顺序，并不最契合你的记忆——这恰与 SuperMemo 的理念相反（尽管子集复习在备考时很有用）。
• 对新手而言，因学习曲线陡峭，传统学习在极短期（约 1–2 个月）内可能优于 SuperMemo；你需先掌握增量阅读的工具集才能收获其益处。
• 只要不延后复习，你可在 1–2 周内达到 95% 回忆；但若一次性灌入上千页主题，便无法按计划复习完，留存率会徘徊在 60–80%。
• 当 SuperMemo 了解了你的记忆与习惯（1–3 周）后，首次复习时你会稳定在约 95% 回忆。
• 你会很快发现：对单个段落做多个完形并不是好主意。

增量阅读的优势

在增量学习中，你学得快、获取海量知识、终身保持记忆、几乎记住所学的一切、理解得更好、各方向和谐发展、创造力增强——而且乐趣无穷！

1. 海量学习：可并行研习海量主题。传统阅读常需读完一本书或一门科目才能学下一个，而增量学习几乎不限同时学习的科目数，只有时间与记忆容量是限制。
2. 终身记忆：基于间隔重复，学习时形成的所有记忆都将被无限期地防止遗忘。同一篇文章各部分的阅读间隔可从数天延展到数月乃至数年，SuperMemo 提供的稳定记忆痕迹使其在阅读间歇不会褪去。
3. 高留存：算法默认保证约 95% 的留存率，可以更高的时间成本提高，也可降低以加快整体学习速度。在严重超载的资料库中，95% 仅指最高优先级材料。
4. 理解：获取新知的限制因素之一是理解的壁垒。在大脑中建构知识如同拼图——有些拼块须先于其他放置。在了解「标准模型」前记忆「希格斯玻色子」毫无意义。增量阅读让你手动延后需要前置知识的部分，待其能舒适嵌入知识结构时再处理，从而能攻克本来看似无法阅读的最难材料。
5. 均匀进步：学生一天复习数十个学科领域，而非垄断于单一专长。知识树不会只长出几根粗枝，而是向一切方向抽出嫩枝，同时加粗主干。增量学习天生不会培养出从没听过柯伊伯带的医学专家，或不知健康饮食为何物的天文学家。
6. 创造力提升：创造力的关键是远隔观念的联结。以不可预测的顺序研习多门科目，会增强你联结观念的能力。增量阅读如同与自己头脑风暴——长远看，最大的创造优势来自永久储存于记忆（而非依赖 Google）的知识。
7. 一致性（化解混乱与矛盾）：若材料含矛盾信息，大脑会很快报警。两个机制使混乱自限：① SuperMemo 的高留存让你常能立即发现矛盾（「等等，我学过这个，答案不一样！」）；② 矛盾材料在时间上的收敛——矛盾项目的复习间隔会随每次重学而缩短、在时间上靠拢，迟早触发警报，促你化解差异。
8. 无压力：尽管复杂总带来一定压力，但长远看 SuperMemo 帮你对抗压力——这或许源于它应对信息超载的能力。「信息疲劳综合征」（IFS）带来焦虑、拖延、自我怀疑等后果；增量阅读无需对文章做「全有或全无」的痛苦取舍：你只需导入并排序，什么都不会丢失。可在数小时内清空上千封邮件的收件箱，且条条都已排好序、定好复习计划。
9. 注意力：人脑注意广度天生有限。在增量阅读中，一旦感到无聊或分心，便可跳到下一篇文章——与电视换台不同，你不会漏掉任何信息，反而使每段的注意力最大化。可降低损害注意力的文章的优先级，把令人生畏的长文拆成可管理的小份。
10. 巩固：凡所学都须不时复习才能记住。以间隔阅读文章，你在阅读时就已开始记忆巩固。这种预巩固常能大幅减少材料进入数月/数年长间隔前所需的复习次数；待你把材料转为完形或问答时，它早已基于扎实语境被良好巩固。
11. 优先级排序：你总有读不完的长队列。增量阅读让你精确确定每篇文章、段落、句子或问题的优先级。可先读引言再决定何时读其余；阅读中评价改变，复习计划也随之改变。高效地打捞金子般的知识！
12. 阅读速度：增量读者能在阅读速度上击败速读者——代价是延迟理解。可快速略读不重要的部分而不担心遗漏（被略读片段会被安排日后复习）。增量阅读是不损失理解的速读。
13. 表述项目的速度：完形填空是把文本转为项目最快的工具。可把自己的粗略笔记导入，再逐步转化为结构良好的知识；次要材料保持非结构化、记得较差——这是「通过表述进行优先级排序」。
14. 细致入微：信息以小块、排好序的方式呈上，让你真正聚焦最重要的片段，发现海量学习中永远不会注意到的东西。这是优先级、注意力与创造力的联姻，外加新意：发现难以察觉之物。
15. 训练：日复一日的海量增量阅读会磨砺一套学习关键技能——识别合适文本、高效表述知识（良莠表述的学习效率之差可达 1:10 甚至 1:100）、助记技巧、速读技巧、语义技巧、优先级判断、编辑与 SuperMemo 操作技巧。要把事做好，就常常做它。
16. 知识数据库：当资料库富含各领域材料后，可在用 Google 之前先在自己的材料中搜索——结果虽不够丰富，却远更聚焦于你的兴趣领域。
17. 一体化档案：熟练后可把 SuperMemo 用作一切媒体文件的总档案。增量处理档案有诸多好处——你想更常（但不要太常）地看或听某些东西，遗忘正是让你一次次以更高乐趣重温音乐、影像与视频的关键。
18. 乐趣：生产力之感是最令人满足的情绪之一，因此增量学习应当极为愉悦。能比较经典 SuperMemo 与增量学习的人会作证：后者有趣得多——它把旧材料与新内容交织在一起，新意为学习增添乐趣与效率。你甚至有沉迷其中的风险。「我不读书」这句话，不该再被视作贬义！

劣势

增量学习的多数劣势源于几乎一切人类追求都有的因素：机会成本与开销成本。此外也有源于「增量学习并非人人适合」的劣势。

• 机会成本：每次用 SuperMemo 学习，你就没在做别的事——可能忽视了创造性追求、他人、孩子、自身健康等。它只有在与其他活动保持恰当比例时才有意义，需你自己拿捏最优平衡。
• 开销成本：陡峭的学习曲线无可回避。你会被软件局限与概念的整体复杂性所阻，会纳闷为何某些设计与你的直觉相反。即便掌握基本技巧也很费时。但对专业用户而言，开销成本可忽略不计——所有额外操作都半自动化，敲键的同时记忆系统正主动处理知识。
• 学习垃圾（GIGO）：若材料选择糟糕或表述技巧不足，你会浪费大量时间学无用或无记忆效果的东西。务必阅读知识表述的 20 条规则，把知识选择放在心头，并对优先级队列诚实。
• 挫折与压力：增量学习并非人人适合，它要求一定的语言水平与略具抽象能力的头脑。数学或科学学得好是好兆头。若几个月认真学习后仍不觉有趣，你需以最高专注重读本文，否则增量之旅不会结果。

增量阅读：小结

• 若你认真对待学习，就必须学会增量阅读！否则你可能错过 SuperMemo 最精华的部分。
• 增量阅读让你并行阅读成千上万篇文章而不迷失。
• 阅读时用 Extract（Alt+X）与 Cloze（Alt+Z）提取最有价值的知识；用键盘以求最快速度。
• 标准复习与增量阅读应交织进行（兼顾多样性与创造力）。Auto-sort 会为复习排序、引入微小随机度，并确保新文章稳定、适度、按优先级流入。
• 可通过修改间隔（Shift+Ctrl+R 或 Ctrl+J）、优先级（Alt+P）与遗忘指数（Shift+Ctrl+P）控制复习的时机与优先级。
• 用阅读点（Ctrl+F7）、好标题（Alt+T）、引用标签（Alt+Q）与手动语境提示，把「语境恢复开销」降到最低。
• Auto-postpone 自动延后过量低优先级材料；用 Postpone 手动处理超载或定义延后标准。
• 别忘了温习知识表述的 20 条规则，以免在糟糕表述的材料上浪费时间。

引用 References

为什么需要引用？

在增量阅读中，你总需要快速恢复某个问题或文本的语境——最简单的方式是通过引用。引用会随你产生提取与完形而从元素传播到元素。例如「他出生于 [...](year)」无法回答，但加上引用「#Title: 巴拉克·奥巴马 / #Source: Wikipedia」便容易理解，更应进一步改为「奥巴马出生于 [...](year)」。

引用不存储在保存文章的 HTML 文件里，而存于引用注册表（独立数据库）；引用文本本身存于文本注册表，可供全局文本搜索。新版 SuperMemo 中，元素只保留指向引用注册表的指针——因此多个元素可共享同一引用，在一个元素中更新引用即可让所有使用它的元素同步改变，既省空间又免去逐个查找替换。

引用系统要点

• 用 HTML 组件菜单的 Reference 子菜单标记引用字段（如 Reference : Select，Alt+Q）。
• #Article、#Parent、#Concept group 字段自动添加、不存于引用注册表，且只在已定义其他引用字段的元素中生成。
• 区分局部编辑（仅影响当前元素并创建新引用记录）与全局编辑（改变所有使用该引用的元素）。
• 所有提取生成的元素都是原文章的子元素；若想不起片段的原始语境，可按导航栏的 Parent 或 Reference link 按钮回到来源文章乃至网络原文。
• 引用格式可经样式表更改；把 HTML 转为纯文本不影响引用格式。
• 可在浏览器中对一批元素批量 Set / Merge / Delete reference。
• 重要！不要在引用区水平线下方添加你自己的非引用文本——该区域归 SuperMemo 所有，不符合引用格式的修改会被无警告丢弃。

编辑引用与图像引用

可在引用区（默认样式为粉色）直接编辑引用。可安全删除引用字段，但需决定改动是局部还是全局；#Article、#Parent、#Concept group 因系自动添加而无法删除。非法改动（不以引用字段标签开头、或使用未知标签如 #Country）会被拒绝。

图像引用在从网络或 HTML 文档导入时自动创建。SuperMemo 17 起，URL 存于文本注册表，可靠地防止重复导入（维基缩略图会被替换为高分辨率原图）。图像引用允许用 Ctrl+F 连同其他文本一起搜索图片名；可经 Search : References 或 Search : Images 定位，在引用注册表中点 Go to 查看对应图片、点 List 查看关联的所有元素。

增量学习的进阶技能

识别不适合的文本

最适合增量阅读的文章是事实丰富、语境丰富的。考虑两个极端：

• 维基百科：众包编写，许多作者只编辑一小节而完全脱离全文，因此即便一小段文本通常也含全部相关语境——非常适合增量阅读。
• 小说：最好线性阅读，用纸书书签即可，与增量阅读效果相当。

多数文章介于两者之间。若作者大量使用「指代歧义」（如「它」「他们」「如前一章所述」），文本就不适合增量阅读；充斥无关废话、不直陈结论的文章亦然。基本规则：导入任何看起来有趣的，开始读，一旦识别出问题征兆，就降优先级、删除，或捞几个亮点后删除。注意区分不适合的文本与难懂的文本。

处理难懂的文章

遇到难懂材料，需培养分析技能找出难点原因：若祸首是作者，删除文章；若需先消化资料库中其他内容，延后；若需更多知识，延后并导入所需知识。注意有些文本天生就是增量阅读的劣质材料（科学实验描述、数学推导、源代码示例、案例研究等），这时应用传统方法彻底分析、总结结论，再用 SuperMemo 追踪自己的总结。处理流程：

1. 从顶部开始读，遇到难懂片段就分析、诊断理解障碍的原因；
2. 若文章其余部分不太依赖该难懂片段，提取它并继续读；
3. 若不理解该片段就无法理解其余：需更多知识则延后文章（Ctrl+J），若片段因语法/措辞/逻辑错误而毫无希望则删除文章另寻替代；
4. 若决定延后，列出回到该片段前需处理的词典条目、百科文章、网络文章，安排为单独主题或立即搜索；
5. 估计最早能理解的时间并以相应间隔（Ctrl+J）安排；高优先级知识宁可偏早复习。

随机化复习

可在子集中以随机顺序执行到期复习：① 在浏览器中打开元素子集；② 选 Random : Randomize browser（Shift+Ctrl+F11）；③ 选 Learn（Ctrl+L）。

Read 工具栏

点击元素窗口底部的 Read 标签（Middle 或更高级别）即可显示。主要按钮：

• Paste article（Ctrl+N）：把剪贴板的新文章粘入当前资料库。
• Remember extract（Alt+X）：用选中文本创建新元素并引入学习过程——增量阅读最重要的选项之一。
• Schedule extract（Alt+Shift+X）：同上，但可手动选择首个间隔、优先级等。
• Remember cloze（Alt+Z）：基于当前关键词选区创建完形并引入学习过程——另一个最重要的选项。
• Schedule cloze：创建完形并安排在选定日复习。
• Task extract：用选中文本创建任务元素并放入当前任务列表。
• Split article：用标题、水平线、维基章节、拆分标记等把文章拆成多个主题，可大幅加速长文分解与章节排序。
• E-mail（Shift+Ctrl+E）/ E-mail FAQ：通过邮件发送元素或选中文本；后者以选中文本为基础生成 FAQ 问答。
• Highlight / Change highlight style：高亮选中文本、更改高亮样式。
• Ignore（Shift+Ctrl+I）：以 ignore 样式标记忽略选中文本。
• Delete before/after cursor（Alt+\ / Alt+.）：删除光标前/后的文本（后者不影响底部的引用）。
• Set / Go to / Clear read-point（Ctrl+F7 / Alt+F7 / Shift+Ctrl+F7）：设置、跳转、清除阅读点。

一记一动 One memory, one action

增量阅读中，以小步、在时间上分隔地处理知识，能以极小代价取得良好记忆效果。但许多用户落入「做得太少」或「做得太多」的低效陷阱。

徒劳的复习（做一个动作、零记忆）：看到主题却想「现在没心情，按 Next repetition 吧」——这是错的！若陷入反复重排同一主题的循环，就在损害学习效率。看到主题必须采取某种行动：读一句并删除/标 ignore/提取它；若文章对后续进展不重要就设低优先级（如 99%）；一个月内没时间看的就设长间隔（如 333 天）。或考虑 Delete / Done!。

项目完美主义：在单次复习中同时折腾颜色、字体、图片、优先级等同样低效——这些都可分散到不同时间。规则是「一记一动」：增量学习中的每次操作都应在记忆中留下痕迹；对一份数据做一次操作，胜过同时做两次。

例：增量地结构化项目。下面这个项目看似违反 20 条规则，但 20 条规则写于 1999 年、针对经典 SuperMemo；增量学习中，表述与理解的建构也是增量的。该项目会在未来某时（若优先级足够高）逐步成形：

演化过程示例：① 原始复杂项目（「炎症由类二十烷酸与细胞因子产生。类二十烷酸包括 (1) 产生发热与血管舒张的前列腺素，及 (2) 吸引某些白细胞的 [...]」→ 白三烯）；② 把线索移到答案栏；③ 去掉前言；④ 精简到骨架（「炎症：类二十烷酸包括 (1) 前列腺素，及 (2) [...]」→ 白三烯）。每一步编辑只应随相关知识的巩固而推进（单次复习甚至可能完全不编辑）。

列表学习

列表与集合难记，应把问题分解为更小的子问题。例如学字母表，不要用「字母表的顺序是什么？→ A,B,C…Z」这种项目，而应拆为「A 到 E 之间的字母顺序是？→ A,B,C,D,E」「D 到 H 之间？→ D,E,F,G,H」等重叠小段；2–3 周后再尝试每次复习后背诵整串。

记忆列表的实际问题：列表不应作为答案。对列表 A B C 可用完形生成多个项目（[...] B C→A；A [...] C→B；A B [...]→C）。但「[...] B C→A」可能让你只学会「B 联想到 A」而无法以 C 提问答出 A——这时需进一步做 A→B、A→C、B→A、B→C、C→A、C→B 六个项目；虽得六个项目，知识却更牢固，复习时间反而可能更少。

列表常常可以忽略：多数情况下我们根本不需要学列表——认为列表值得记忆，往往是学校应试带来的坏习惯。例如关于精神疾病增加原因的枚举段落，无需记住「有几个因素」，只需记住因果关系，可拆为几个各自易处理的主题。

使用 Decompose：学水果名时，把主题改为「苹果、橙子、梨、樱桃、香蕉……是水果」，生成模板完形「{apples/oranges/pears/cherries/banana} are [fruits/vegetables]→fruits」，再用 Reading : Decompose 一键拆成「apples are [fruits/vegetables]→fruits」「oranges are…」等一系列完形。

文章的彻底预览

何时该在阅读前预览全文、何时该在预览时提取最重要片段，并无简单算法——这是多准则优化，最终取决于你的偏好。一些标准：今天就需要这知识则先快速预览并提取关键片段；知识很重要且阅读流程拥挤时，预览—提取能增加曝光；文章不太有趣则逐行阅读等于降低优先级；正文中埋有重要片段则快速定位并提取作单独细读；读邮件任务列表时强烈推荐预览。全文预览的主要诱因：材料高优先级、低优先级文本中埋有更高优先级片段、高兴趣。

统一的知识库

SuperMemo 应汇聚你的全部知识与学习材料——理想情况下只在单一资料库中保留单一的知识体，每日以来自各种来源的新文章与多媒体充实它。把知识保存在单一资料库对子集复习、搜索知识与引用、搜图、统计、进度监控、导入默认值等至关重要。但在某些情况下可为不同目的创建独立资料库，原因有二：① 不属于终身学习的资料库；② 因技术限制需特殊处理的资料库。例如：项目资料库（问题解决、任务列表、创造性阐述）、增量写作项目/博客、图片库（家庭相册可达数十万张）、YouTube 视频库、视频文件库（迅速增至 TB 级）、日记、日志、点唱机、邮件、纸质笔记、孩子的资料库、音频档案等。

知识的流动

PDF 文章的增量阅读

PDF 是专有格式，SuperMemo 不原生支持，故比从网络导入的 HTML 更难处理。四种常用方法（可混合使用）：

• 转换器：用 PDF→HTML 转换器生成可在 SuperMemo 中阅读的 HTML——最方便、成本最低，但 HTML 与 PDF 语言不等价，需试几个转换器看哪个最适合你的材料；导入后可能仍需用 F6 过滤、导入图片、拆分、转纯文本（Ctrl+Shift+F12）。也有人借 MS Word 中转或用 OCR。
• 图片（视觉学习）：把 PDF 转为图片或用 Print Screen 截图，粘入/导入 SuperMemo，用视觉学习处理。因图片不可搜索，尽量同时复制一段可供日后「搜索与复习」的文本（如带引用标签的摘要）；用视觉提取（Alt+X）聚焦局部，并注释或写总结以免遗忘。
• 复制粘贴：适合可整体选取、图片不多的文章。Adobe Reader 常不便跨页/多栏选取，可能需逐页逐栏复制；图片与表格通常以图片形式处理更好。粘入后常杂乱，转短段为纯文本（Ctrl+Shift+F12）能显著改善可读性。
• 增量 PDF：把 PDF 存入专用文件夹并定期用 File : Import : Files and folders 导入；定义含大 HTML 组件与小二进制组件（存 PDF）的模板；轮到复习时点二进制组件跳到上次阅读页（在 Adobe Reader 勾选「重开文档时恢复上次视图」），把重要片段粘入 HTML 组件并增量处理。

纸质文章的增量阅读

处理纸质材料永远不如电子材料高效，但仍能借增量学习把效率提升数倍。示例流程：① 先上网搜——许多文章已有在线版，省时；② 一般性文本可找更好的等价物（如维基）；③ 建专用 PaperNotes.kno 资料库便于备份；④ 很短或很重要的笔记手动键入（可缩短、增义、即时可搜）；⑤ 其余以图片导入或用 OCR（如用扫描笔挑选最有价值的片段）；⑥ 用数码相机快速拍摄纸页（扫描仪质量更好但太慢）；⑦ 把图片复制到硬盘；⑧ 用 File : Import : Files and folders 一次性导入；⑨ 用视觉学习与增量学习工具排序处理（Extract 尤其有用）。

增量学习的哲学

增量学习并非人人适合

增量学习很强大，我们坚信它或将带来学习的革命，但其当下形态只会触及社会的一小部分人。原因层层叠叠：多数人从不会来到这个网站；许多上网者受「知识幻觉」偏差所困而缺乏进一步学习的动力；语言壁垒（最好的学习技术材料以英文发表）又是一道大筛子；得知「间隔重复」后，许多人会止步于免费的间隔重复软件，而最新 SuperMemo 是商业产品又会劝退潜在的优秀学生（写作时 SuperMemo 2004 为免费且支持增量阅读，含 Import、Extract、Cloze 这一增量阅读的核心）。

在 SuperMemo 用户中，恐怕仍不足 5% 会对增量学习这一复杂概念产生兴趣。主因是它与人性及现代生活方式的不兼容——忙碌而充满压力的生活无助于开辟新路、养成新习惯。有人以技术局限为借口（「没有 Mac 版我不用」「我讨厌 IE」「界面像 Windows 98 时代」「有移动版再回来」）；而移动性与增量学习本就存在内在不兼容：移动性关联着多任务与低注意力，而增量学习的力量在于平衡创造力与注意力，因此它本质上是「不移动」的，且没有标准尺寸键盘会举步维艰。

还有人带着预设目标「负面阅读」——只为证明增量学习不值得投入，这种偏见多半是潜意识的防御机制（证明它薄弱就能省去学习成本、无需离开舒适区）。本文比 70% 的维基文章更难读，最终判断与你当下的心境强相关：你更可能说「增量学习全是废话/违背人性」，而非「我发现了一项将改变人生的伟大技术」。反之，若你初次接触就充满热情，那是你最终成功的极佳预兆。

头几周的辍学率仍高，主要问题包括：导入不适文本、难以用提取解析文本、丢失提取语境、理解障碍、完形过于复杂、表述项目困难、在格式与模板上花费过多、学习超载、缺乏进步感等。增量学习的许多优势依赖于资料库的规模——「搜索与复习」的价值随规模增长。开端时资料库小、知识贫乏，你会像在荒漠中为大金字塔砌下第一块砖；最大的乐趣在金字塔顶，当你能从良好视角看到自己知识的广度时。有一个清晰的成败试金石：一旦增量学习变得有趣，你就知道做对了。

增量学习中的大局观

怀疑者常担心：把文本拆成小单元会不会失去从整体远观的能力？他们没领会到支撑 SuperMemo 的间隔重复之力——该方法确保已掌握知识的高留存，意味着知识一旦被理解并良好建模，其连贯性几乎不会瓦解。

大局观的忧虑源于传统教育严重依赖短期记忆：考前突击单科，几个月后便忘掉大半。短期记忆确实能充当维系大局观的「胶水」，但它最先消失。在传统（无间隔）教育中，大局观靠短期记忆的胶水维系，因而易逝、易被遗忘；在增量学习中，大局观具有持久价值！担心增量阅读中的大局观，就如同担心在大型家庭聚会上同时见到太多成员就会忘记家庭结构，或担心过于专注于拼写字母就会忘记自己的名字。

增量学习能让你更聪明

增量学习问世才几年（增量阅读 2000 年引入，优先级队列 2006 年才出现，增量视频 2009 年诞生），所以你找不到有 20 年经验的用户。但仍可论及其力量：

• 增量学习更快：它的最终效果与其他形式的学习（广泛阅读、大学学习、研究等）相差不大，差别在于你能快得多地抵达更高的知识层级。几个月密集增量学习的人，其知识与举止可与大学毕业生相差无几——但它不能替代实验、问题解决、与师友的讨论。
• 没有任何学习量能消除无知：人类知识浩瀚到一个两岁孩子都能知道博士不知道的事。别指望增量阅读让你无所不知。
• 增量读者是不同的：相比大学的专精，增量阅读更可能依兴趣游走于多个相关领域，优先级反映你的个人画像。差异更多体现在性格上——只有少数人具备让自己对增量阅读产生兴趣并长期坚持所需的心理特质，他们因天生的好奇（甚至对知识的痴迷）而显得更博学。
• 没人喜欢卖弄聪明者：重要的不是别人如何看你，而是你如何改变自己的思维与解决问题的能力。在派对上炫耀知识只会被礼貌地当作扰人；但在恰当语境中（不为炫耀而）闪光，则截然不同——我们都爱那位一眼就能准确诊断的医生。
• 奖赏在于更高的觉知：增量阅读最大的优势或许显现于多数人因缺时间而忽视的通识领域。痴迷的增量读者会达到一种更高的觉知——无知是盲目的，而知识让你看见别人看不见的东西，这本身就是足够的奖赏。
• 聪明的学习让你更聪明：聪明学习的主要规则是——学习高度可应用的东西。规则胜过事实，一个统计公式可用于数十种语境；而背电话号码不会让你更聪明。
• 增量学习也可能让你更笨：若承担过重的学习，必然遭受严重的记忆干扰，从而更快遗忘（尤其是不放进 SuperMemo 的东西），在外人看来反而更健忘、更心不在焉。你必须保持警惕，只学与目标高度相关、可应用的东西。
• 理解自己的无知：增量学习帮你量化知识。这或许是你最独特的特征——你知道自己不知道什么、以及为什么；你更懂得人类记忆的局限与价值！

让你更聪明的知识

聪明的学习与愚蠢的学习：并非所有知识都极有价值。背下亚马逊河的所有支流会从其他学习领域抢走宝贵时间。你的学习必须基于新知识与技能的高可应用性——一个关于「期望收益」的简单公式能影响你在问题解决与人生中的一切决策，例如让你省下买彩票的无谓投入。你不能只被学习的乐趣引导，而要被你的目标与需要引导。同时不要钻入隧道视野（只研究自己的专业），要兼学人性、经济、社会、历史、神经生理、数学、计算科学等，舔得越多，你的预测力、问题解决力与创造力就越强。「琐事」的概念是高度相对的：1969 年（互联网诞生）对幼儿无意义，但在理解技术发展史的语境中可能与古登堡同等重要。

辅助问题解决的知识：问题解决（演绎、归纳、溯因、类比、概率、神经网络、状态空间搜索等）本质上都可由演绎方法表达。储存于记忆中的丰富「推理性知识」让我们思维敏捷、富有创造力；但我们也需要事实性知识作为推理的原料。要提升问题解决力，须掌握大量推理性知识，并在「记忆推理结果」与「记忆推理步骤」之间权衡成本与收益（如学会推导 X 的三次方，而记忆乘法表则更划算）。

辅助创造力的知识：创造力基于观念的联结。当你在所要创造性解决的问题的邻近领域掌握大量事实与规则时，创造力便得到增强。科学技术史上的一切创新都基于联结——阿基米德踏入浴缸、牛顿被苹果砸中、瓦特看水壶沸腾，都是把外来灵感与既有知识瞬间联结的范例。两个观念若不在同一头脑中，便无法碰撞出伟大发明。SuperMemo 甚至能在你复习时帮你产生新想法——当资料库结合了不同领域的知识，意外联结的新点子之流会让你惊喜。

增量学习与人类进步

纵观古今，知识是人类进步的基石，却始终与两股不断削弱它的力量斗争：死亡与遗忘。

• 知识与死亡：达到教授水平所需的多年苦功，在一次死亡中尽数湮灭；新生儿须历经多年教育才能读懂这样的文本。目前对「知识之死」尚无高效良方，我们能做的是重视健康生活方式与健康研究，以延长一代人之内知识的寿命。
• 知识与遗忘：遗忘是高效利用有限记忆空间的自然过程。如今防止遗忘最重要的工具是练习，而间隔重复是在单个人生中最大化知识的关键。
• 不朽的知识：人工智能是我们逼近「不朽知识」的最大希望（几乎能消除死亡与遗忘的问题）。但通往不朽知识的最佳路径，今天仍须依赖人脑——这正是我们相信增量学习对人类进步如此重要的原因。

增量阅读是传统书籍阅读的延伸

有人说「若古登堡是福，增量阅读或是祸」。其实传统阅读与增量阅读之间没有截然的分界：你完全可以像读书一样从头到尾不间断地读，分割与中断并非强制。即便你确实中断、跳读或改变阅读顺序，这些在书籍世界里都有对应：中断（分次读一本书）、并行多书、改变顺序（先翻结尾）、删除部分（如同读完书后遗忘）。经验法则：读故事或为消遣而读时用传统阅读；处理需终身（或至少数月）记住的学习材料、教科书、笔记或科学文献时用增量阅读。

知识获取：七个优化领域

1. 知识的获取：有了万维网，信息已触手可及，获取知识不再是学习的瓶颈。
2. 知识的选择：你需要填补的知识缺口远多于时间或记忆所允许，SuperMemo 帮你认真记录并排序所有需加强的领域——你是学什么、忽略什么的主人。
3. 阅读：增量学习帮你把阅读去线性化，在阅读的同时进行知识选择与优先级排序。
4. 表述知识：表述方式影响理解与留存。简单的东西既易懂又易记——爱因斯坦说「应当能把物理定律解释给酒吧女招待听」。
5. 记住知识：基于 SuperMemo 近 30 年前开创的间隔重复，只在必要时安排复习，极大节省时间。
6. 知识的生命周期：资料库与记忆中的知识不断演化成熟——持续地改写、重排优先级、再联结，并淘汰过时或降级的部分。
7. 使用知识：知识只有被正确使用时才转化为价值；高效使用知识的技能本身也是知识的一部分，会随知识增长而自发成长。

成本—收益分析与知识选择

存入 SuperMemo 的每条知识都按时间增加学习总成本。良好表述的单个元素一生约复习 8–20 次，单次 3–15 秒，故其一生预期成本约 24 秒到 5 分钟（管理良好的长期学习中，10 年区间通常估为每项 2–3 分钟）。核心判据：若「不知道某知识的代价」大于「在给定时段内复习它的代价」，就把它加入 SuperMemo（否则不加，或降到低优先级）。

全球数字信息已达泽字节级，个人一生只能掌握其中极微小的一部分。人类的力量来自：集体努力、劳动分工，以及知识选择技能。增量学习削弱了遗忘的力量，因此你在选择知识上的责任成倍增加——若不加注意，SuperMemo 反而会帮你记住成卷的垃圾琐事。常常，记住今天学到的三件最好的东西，比把一整篇单一主题的文章记到最后一个细节更有益！

读者即领袖

杜鲁门说：「并非每个读者都是领袖，但每个领袖都是读者。」这提醒我们让阅读变聪明至关重要。如今信息空前丰富也空前令人不堪重负，传统的海量阅读需要你精通选书、速读、略读、取舍、高亮复习等一系列难以掌握的易逝技能。掌握增量学习虽不能解决信息超载，却能系统性地化解海量读者面临的一切难题，把你的头脑从阅读的两难与压力中解放出来，专注于学习本身。

增量阅读会拖慢掌握复杂学科吗？

常见质疑：把文本拆碎、频繁在不同主题间切换，会不会妨碍对量子力学这类需要深度理解的学科的学习？这一推理容易被证伪。设想两个极端：① 全用传统教科书学习（缺少间隔重复）；② 纯增量学习而毫无自由思考、演算、走动、交谈的间隙——两者都有缺陷。增量学习是全面教育中的一种辅助工具，不应垄断你的一天与思考，而应作为增强，而非替代。

该质疑还基于几点误解：① 增量阅读中并非每个主题只花几秒——时长取决于你的需要，可以是几秒，也可以是一整天；② 新手因不熟工具集而迷失，不能据此评判其理想效果；③ 确有一些研究论文不适合增量阅读——大量占用工作记忆、富含新符号与记法的论文应用你自己的方式读，只在 SuperMemo 留几条「深思」笔记，趁工作记忆尚在时用掉、读后即弃。凡需终身应用的知识就增量处理；凡为当下理解所需的就批量（非增量）处理——两者结合方能取学习之最。

增量与中断并非强制

若你热爱从头到尾一口气读完，仍能从增量阅读获益。悖论的是：你对「中断」的疑虑越强，越可能成为优秀的增量读者！所谓「小口啜饮者」与「大口吞咽者」之分是个误解——一切富有创造力的人本质上都是「吞咽者」，而增量主义是吞咽者可以随时间习得的技能与习惯。

SuperMemo 本身只需学两个操作（Add new 与 Learn），而增量阅读需要一套数年间不断成长的工具集——即便用了几年，你仍会发现加速学习的新方法。在增量阅读中，被打断的阅读是常态，但并非强制！你完全可以从头到尾读完每篇文章，只用增量工具来排序文章、提取最重要的句子并转为完形。

视觉学习 Visual learning

一图胜千言。我们拥有极其高效的视觉记忆系统，应频繁用图片来补充以抽象知识为主的增量学习。视觉学习是增量阅读在图片材料上的等价物：输入一系列图片，产出对最重要图片、图片局部或图片注释的持久记忆。它也可用于学习仅以图片形式存在的文本（书籍截图、只读 PDF、纸质笔记等）。

把图片加入 SuperMemo

从剪贴板粘贴：复制图片后，在目标元素的呈现模式下按 Shift+Ins 或 Ctrl+V。若元素无图像组件，SuperMemo 会左移现有组件腾出空间；否则复用首个空图像组件或平铺现有图像。新粘贴的图片总会被加入图片注册表并链接到承载它的图像组件。

从本地导入：单张图片可右键图像组件选 File : Import file；整个文件夹用 File : Import : Files and folders（会按文件夹结构在 Contents 中建树，谨慎使用「导入后删除」，因无撤销）。从网络导入：在 Microsoft Edge 中打开图片后 Shift+F8；要把已导入文章中的图片本地化并在提取/完形中传播，用 Ctrl+F8（Download images）。要让图片作为答案（提问时不可见），在图像组件菜单勾选 Answer。

平铺图片

若不满意平铺方式，可先把组件切到拖动模式（Alt+点击直到组件变灰可拖），用鼠标重排；再用 Components : Tile components（Shift+Alt+T）平铺。平铺助手会帮你把组件排成最优的行列数（更改 Rows 或 Columns 后需按 Enter 重算另一参数）。

大图：缩放、切片、裁剪

有些图片太大、信息过载。例如学政治地理时导入整张非洲地图，但对单个项目你可能只想显示某一国及其邻国。Alt+点击图片进入缩放&裁剪模式，可用：Zoom（中键点击放大）、Unzoom（Shift+中键）、Move（Shift+拖动）、Trim（Ctrl+从边缘向内滑动裁掉不需要的边）、Select（拖框选出要显示的区域）。按 Esc 退出，可选择「保持缩放/裁剪而不改文件」（默认，不影响别处使用的原图）、「永久裁剪图像文件」、「撤销」或「取消」。

图片处理选项（Shift+Ctrl+F8）：Zoom / Unzoom、Extract（Alt+X，把局部提取为新元素）、Crop（从原文件删除不可见部分，影响所有使用者）、Clone（在注册表中复制图片，使裁剪不影响其他元素）、Compress（按目标大小压缩，多数情况下 2–5MB 压到 200–500KB 而几乎无损）、Scale（通过降质、增压、缩尺寸等减小）。

从大图中提取局部

与文本提取类似，对图片按 Alt+X（前提：未选中文本且元素中有图片）会复制元素、克隆图片并进入缩放&裁剪模式；缩放到某局部后按 Esc 裁出提取并返回原元素，SuperMemo 会询问「是否用 JPG 替换图片？」。选 Yes 则原大图上以亮黄红色矩形标记已提取区域；提取矩形重叠时可选 No 以免遮挡。例如一张过大的弗赖堡全景图可提取出多个足够小、无需缩放即可看清细节的局部。

图片的完形（遮挡测试）

创建图形删除测试（遮挡测试）的方法：一次创建多个——① 创建至少含一张图片的模板元素；② 在 Commander（Ctrl+Enter）键入「Occlusion」；③ 用点击拖动标出遮挡矩形；④ 在底部选一种遮挡选项（「藏一个露其余」「露一个藏其余」「清除全部」「全部加入而不创建项目」）。增量方式——用 Add new 添加项目并套用 Occlusion 模板（Ctrl+Shift+M），粘贴图片，用 Ctrl+T 选中遮挡矩形并调整大小，输入问答，用 Shift+Alt+L 测试，用 Edit : Duplicate（Alt+D）以同图生成更多测试。

增量视频 Incremental video

增量视频是观看/学习视频以形成持久记忆的技术——它之于视频，正如增量阅读之于电子文本。由你决定视频的哪些部分值得记住，这些部分成为独立的主题，以递增间隔复习。即便同时处理成千上万段视频也不会迷失、不会无聊、不会错过精彩场景；你也可把 SuperMemo 当作视频/音乐点唱机。写作时，世界上还没有第二款软件提供增量视频工具集。

YouTube vs. 本地文件：基于 YouTube 的视频借助其流媒体之力、极省硬盘空间、并自动剥离广告，但视频可能随时被下架或禁止嵌入；本地文件不受网络限制、可处理私有视频、时间分辨率更高（可复习毫秒级片段），但资料库可能增至 TB 级。目前增量视频仅支持对提取的被动复习，无完形等价物，但可把视频用作答案。

基于 YouTube 的增量视频

流程：① 在 IE/Edge 中打开喜欢的 YouTube 视频；② 用 Shift+Ctrl+Y（或 Shift+F8）导入；③ 用 Learn 处理各视频；④ 用 Start 与 Stop 标记有趣场景；⑤ 用 Extract 生成含该场景的新元素；⑥ 用学习工具排序、调度、组织视频与提取。视频会自动播放；用 Test 重看片段；提取仅在你转到下一元素或按 Alt+X 时才真正生成。用 Mark 与 Resume 设置不影响起播点的书签；用左右方向键前后跳 5 秒（焦点需在视频上）。SuperMemo 20 起引用随视频自动导入（含 #Author）。

转发视频片段：通过邮件转发 YouTube 元素时会附带链接与起止边界，收件人可在浏览器或 SuperMemo 中只播放推荐片段。示例用途：用电影/演讲/讲座学外语、用档案影像学近代史、可汗学院、跟专家学乐器、跟菲尔普斯学蝶泳、看名校讲座、用 MLK/JFK/里根/奥巴马的视频练演讲、学做饭、重温家人朋友的难忘时刻等。

基于本地文件的增量视频

流程：① 把视频文件放入单个空文件夹；② 用 File : Import : Files and folders 导入；③ 用 Learn 处理；④ 用 Start/End 标记场景；⑤ 用 Extract 生成新元素；⑥ 用学习工具排序调度。支持 MP4、WMV、AVI、MOV、Mpeg 等（并非全部格式，可用第三方工具转 MP4）。在元素菜单勾选 AutoPlay 可自动播放。适合本地处理的材料：未发布到 YouTube 的讲座/访谈、需保证速度/精度/离线观看的内容、iTunes 版权材料、电影、家庭录像、语言课程等。

增量视频提示

• 定义 YouTube Extract / Video Extract 模板用于提取（否则会用 YouTube/Video 模板并把背景改为黄色）。用颜色区分视频与其提取对优化处理策略很重要。
• 增量视频比增量阅读「更不增量」：它假设你线性地看完视频主体，因此一旦做了提取，通常不再回到已看过的部分；返回处理时从上次提取或 Start 标记的位置开始。
• 本地视频若要循环播放提取，在视频提取模板的组件菜单勾选 Continuous。
• YouTube 的固有问题：视频可能随时被删除或禁止嵌入（显示 Embedding Disabled By Request），用自己上传的视频最稳妥；网络不稳时建议把视频放入专用资料库。
• 升级到 WebView（SuperMemo 20 起）：把模板从 HTML 组件换为 YouTubeWV（WebView 组件），方向键可前后跳转、浏览推荐时播放不中断。

WebView 主要快捷键：Space 播放/暂停、←/→ 后/前跳 5 秒、Ctrl+1 聚焦播放器、Ctrl+2 聚焦控制面板、Ctrl+3/Esc 返回 SuperMemo、R 切换「重复」。元素窗口：Alt+X 提取、Ctrl+L 学习、Ctrl+N 添加文章。播放器聚焦时适用原生 YouTube 快捷键（J/L 后/前跳 10 秒、F 全屏、M 静音、0–9 跳到 0%–90%、C 字幕等）。

增量音频 Incremental audio

增量音频与增量视频类似。你可用增量视频处理 YouTube 上的音频信息，也可用声音组件中专门的提取栏导入并处理声音文件（MP3、WMA、WAV 等）。处理声音文件与处理视频文件相同，只是用声音组件代替视频组件——用 File : Import : Files and folders 导入时会自动创建。基于 YouTube 的增量音频用法同「基于 YouTube 的增量视频」。

增量邮件处理 Incremental mail processing

SuperMemo 让你在不忽视最重要沟通渠道的前提下化解邮件超载，并能：① 把邮件沟通纳入学习过程（转发并讨论重要知识）；② 把学习纳入邮件沟通（记住与邮件相关的重要事实）。要完整使用邮件功能，需 Windows (Live) Mail（或任何支持 EML 的客户端）或 MS Outlook 2000 及以后版本。四种主要用法：

• 为邮件排序：用优先级队列确保你总从最重要的邮件开始——也许无法回复所有邮件，但总能尽力处理最高优先级的。
• 用增量工具处理邮件：用增量阅读来排序、调度、处理邮件——许多用户索性用 SuperMemo 而非邮件软件来读写邮件。可对较长的邮件增量回复，调度与排序在后台进行，绝不为延迟回复而焦虑。
• 把学习数据发给他人：在学习中遇到有价值的信息，可一键发给同事、朋友、伴侣或家人以供启发或讨论。
• 把邮件材料用于增量学习：把最有价值的邮件片段当作文章来读、记住其要点，并可在阅读或复习时评论或回应单个片段。

把学习数据发给他人

发送元素：点导航栏的 E-mail 按钮或按 Shift+Ctrl+E——文本在邮件正文中发送，格式化文本、图片等作为附件。发送选中片段：右键选区选 Reading : E-mail。发送 YouTube 片段：用 Start/Stop 标记后点 E-mail。（注意：Windows 10 默认不支持发信，需按官方说明配置 MAPI 客户端。）

把邮件导入 SuperMemo

从 Windows (Live) Mail 或 MS Outlook 导入：先在收件箱预览（删垃圾、处理一句话邮件、按文件夹分类），再用 Edit : Import mail（Shift+F4），首次导入需选择邮件程序、账户与文件夹。附件会作为相应类型的组件导入，不支持的格式（PDF、ZIP、DOC、XLS 等）以二进制组件导入；已导入过的邮件会被跳过。其他客户端若以 EML 存储，可指向其文件夹导入；也可复制粘贴：在客户端中选中邮件正文复制，在 Commander 中选 E-Mail: Paste（会自动转纯文本并格式化邮件头）。

增量地阅读邮件

优点：① 记住重要事实——从他人邮件学到的新东西可用 Extract（Alt+X）引入学习过程，回复时发件人地址会被自动使用；② 优先级排序——用优先级队列高效确定邮件及其片段的优先级（记得礼貌告知他人你的处理方式，以免被当作「邮件黑洞」）；③ 处理溢出——用 Postpone 等工具在不损害优先级标准的前提下化解过量。缺点：① 切碎邮件——有些人不喜欢被拆散的回复，应尊重对方偏好；② 增量法不具传递性——对很短的邮件，增量处理单位时间价值较低。

邮件处理策略与技巧

复习阶段：在收件箱预览分类 → 用 Shift+F4 从选定文件夹导入（不同类别可导入不同资料库）→ 用 Spread priorities 为这批邮件分配优先级区间、用 Alt+P 为最重要的单独设优先级。处理阶段：点 Learn，用增量阅读工具结合邮件选项处理；只要开启 Auto-sort 与 Auto-postpone，工作量就合理且总从最高优先级邮件开始。该策略可能引入至多 4 天的回复延迟（到达→复习→排序→处理），但在增量阅读中优先级与质量始终先于速度与紧急。

• 为邮件处理建专用资料库（除非要与标准复习结合）；用 Alt+P 排优先级，用 Ctrl+Shift+R / Ctrl+J 延后单封邮件。
• SuperMemo 取邮件文本中最早的 [mailto:] 标签作为默认收件人；可用 [mailto:johndoe@hotmail.com] 指定，多收件人用分号分隔。
• 在排序标准中加入随机度以防「视野狭隘」与近因偏差。处理时：用 E-mail 回应最重要片段、用 Schedule extract 调度次要片段、对不重要片段删除或标 Ignore、读完用 Ctrl+D 搁置。
• 可按间隔、日期、优先级等排序邮件（View : Outstanding → 点列头排序 → Tools : Save repetitions）。

用 FAQ 回复

处理邮件时，可用一个 FAQ（问答对）回复问题，并存入你的 FAQ 数据库——这是即便大幅延迟回复也能保留问题语境的最佳方式。用组件菜单的 Reading : E-mail FAQ 或 Read 工具栏的 FAQ 图标，输入答案后点 OK；可改写问题、更换收件人或标题，并可把 FAQ 保存为 HTML 或 Wiki 格式发布。SuperMemo 官网与 SuperMemoPedia 的许多 FAQ 都是用此功能生成的——一人提问，众人受益。

增量学习与创造力

增量学习通过在学习过程中以相邻次序联结远隔的观念来促进创造力。最有用的三种创造性应用是：增量问题解决、增量写作、增量头脑风暴。

增量问题解决

它尤其适用于以下几类问题：需处理大量信息的、复杂且思维分支丰富的、工作记忆成为瓶颈的。例如：如何修复棘手的电脑问题？如何摆脱健康困扰？如何移居他国？如何读完博士？如何在犯罪中找出真凶？SuperMemo 自身的许多技术问题与 bug 都是用增量问题解决法攻克的（最严重时会为单个问题专设一个资料库）。

工作方式：从一切可用来源收集关于问题的所有信息 → 把自己的想法与评论写成独立主题 → 用增量学习技术处理这些信息 → 记录所有新想法与待解的子问题 → 导入一切扩展核心思路的补充材料。优势：始终聚焦于一个需进一步测试或收集信息的小子问题；在交错纵横的灵感丛林中绝不遗漏任何点子；绝不淹没于过量信息；用观念的随机联结提升创造力；绝不因缺乏进展而沮丧（增量学习中总有进展）；不受时间约束——中断反而可能借助间隔效应、遗忘带来的新意，以及睡眠中的记忆优化而提高想出原创点子的几率。

增量写作

增量写作结合了「写文本」与「创造性复习与阐述」两个过程，均基于增量阅读。《好睡眠、好学习、好生活》与本篇《增量学习》文章都是用增量写作编纂的。它与传统写作的主要区别在于：作者可自由地用增量阅读工具重组、复习材料；与增量阅读的主要区别在于：文章的「大局观」主要建立在资料库中，而非作者头脑里——这适合难以线性组织的大量事实密集材料。

算法（各步增量交错执行，而非依次）：① 把所有相关来源与补充材料导入单一资料库；② 在根部建一个含目标文章结构的分支（如 ARTICLE）；③ 把补充材料另置一分支（如 TO DO）；④ 增量复习 ARTICLE 分支，改写、改进、重建树结构；⑤ 加入图、引文、链接；⑥ 增量复习 TO DO 分支，把处理好的文本移到 ARTICLE 相应分支，重排不太相关者、删除无用者；⑦ 用增量学习让两分支以不可预测的次序交错出现；⑧ 用 Mercy 分摊过量材料；⑨ 用模板标示各部分状态（待写、待扩、待改、已完成等）；⑩ 临近截止时用 Export : Document 导出文章分支（自动生成目录）。

优势：更好地聚焦当前任务、化解写作障碍、把重复的旧文整合为协调的新文、用优先级从最重要部分写起、借知识树把握大局、搜索返回的是章节而非零散文本片段，且写作本身有趣得多。乐趣提升效率：当下没心情写某主题就换一个或做清理小活，一旦开始往往就被吸入；灵感来时务必立即写下，否则遗忘会把灵感磨蚀成「该写点什么」的空念。创造爆发 vs. 截止期：把所有点子放在排好序的 TO-DO 分支、让文章在 ARTICLE 分支独立成长，便能在任何阶段依目标或截止期切断写作流程。劣势：工具集难掌握、策略不显然，宜由已精通增量阅读的作者考虑采用。

增量头脑风暴

把增量学习与增量问题解决、传统头脑风暴结合，便得到增量头脑风暴（可面对面或通过邮件进行）。它虽与「风暴」关系不大、速度较慢，却能产出比纯面对面头脑风暴更多的成果。其参与者包括：① 参与的头脑；② 这些头脑过去的版本（借助遗忘，你能与过去的自己头脑风暴）；③ 来自过去与现在的非参与作者（外部知识来源）。主要工具是增量学习、增量邮件处理与邮件沟通。

优势：更广的知识（引入「非参与的头脑」）；间隔效应（放慢节奏带来更好的长期巩固与新的推理路径）；昼夜同步（参与者无需同步各自的高效时段）；睡眠（睡眠中的神经优化如同一个自主的创造性思考者，把数据的混沌转化为更高质量推理的抽象模型）；平衡注意力与创造力（无需互相打断即可协作）；不依赖兴趣的巧合。劣势：速度极慢，临近截止期价值不大——但最难的问题往往正是由跨越世代的多头脑集体努力解决的（如达尔文、孟德尔、魏格纳的理论）。

建议的技能进阶：经典 SuperMemo（更好的记忆）→ 增量阅读（处理文本）→ 增量学习（整体学习）→ 增量问题解决（用知识解决问题）→ 增量头脑风暴（结合增量学习与经典头脑风暴）。

用户实践：创造性阐述

一位用户分享的「阐述式增量阅读」做法：把打算写的文章要点打成一个主题并提取；当 SuperMemo 再次呈现这些片段时，不去简化它们（如学习知识时那样），而是用新学到的知识去阐述、扩展它们；随着知识增长，文章也随之成长，原始提取可被进一步提取以详述各个要点；满意后把所有阐述好的子提取收回父文章，便得到一篇充分展开的文章。（注意手动调整间隔，以免片段间隔涨到 200–300 天而使文章迟迟无法完成。）

神经创造力 Neural creativity

在神经学习（Learn : Go neural）中，SuperMemo 以「神经」的方式为你呈上与所选主题、文章、图片等相关联的知识——通过顺序探索自动或手动建立的信息网络中的语义连接。它从大脑的工作方式获得灵感。神经创造力如同一个被 SuperMemo 所存记忆扩展的慢速大脑，在研究、问题解决、创意写作、探索式学习中尤为有用。你现在就能用一个键启动：Ctrl+F2。

概念 Concepts

概念是与一个重要想法相关联的元素，可作书签、某主题分支的根、连接资料库不同部分的枢纽，或创造过程（写文章、解问题）的起点。概念可与其他元素链接，基于概念的链接网络称为概念图 (concept map)。

基本操作：把元素变为概念用 Commander 中的 Concept: Make；把 Contents 元素变为概念按 Ctrl+K；把元素链接到概念用 Concept: Link；把元素链接到另一元素用 Link: Contents。术语区分：概念元素（构建概念图的元素）、概念成员（概念注册表中的成员）、概念组（以概念为根的分支，类似旧版的「类别」）、概念图（作为扩散激活骨架的互联图）。

概念组用于在单一资料库中组织不同主题——一个概念组用于添加某一主题的材料，其元素可用自己的模板决定外观。概念注册表（Search : Concepts）保存概念的有序列表，可设置根、钩 (hook)、模板、默认优先级等属性。链接注册表（Search : Links）保存元素间链接，但概念在扩散激活中的权重远高于普通链接。

神经复习

神经复习是一种沿知识片段间有意义连接进行的子集复习，从大脑追随关联想法的方式获得灵感。例如对「狗」做神经复习，很可能学到「小狗」或「贵宾犬」，也有机会学到「猫」，更小的机会学到「车」。它遵循神经激活的扩散：所有链接按重要性赋予权重（由元素优先级与关联优先级决定，概念连接的权重高于知识树中的兄弟关系），按激活时间排序节点，作为语义复习的次序。

启动：看到感兴趣的元素按 Ctrl+F2（Go neural）；或在注册表中查看概念/成员按 Alt+N；或在浏览器中打开子集按 Ctrl+F2。复习时像平常一样用 Learn，Statistics 窗口会显示 Neuro=[队列大小]；每次复习都会探索更多层网络、并行扩展队列。按 Esc 结束。前提：需 SuperMemo 17+ 与一个内容丰富的资料库——小资料库无法体现神经学习的威力。

扩散激活规则：概念链接权重最高，元素链接次之；高优先级元素更善于「传导」激活；兄弟元素减慢激活；子元素获高优先级；作为文章根的父元素以低概率传导（不易扩散到邻近文章）；每次复习仅处理几层激活。激活存在「竞态」——神经脉冲彼此竞速，每次结果都可能不同。正如你的大脑有「情绪与模式」，SuperMemo 的神经复习也是如此！用 View : Neural queue 可查看与当前元素关联的示例神经序列。

神经创造力与增量方式

神经创造力是借助神经复习诱发的创造力；当概念链接网络连接起各知识领域，它们便形成可被神经式探索的语义空间，有助于形成新联结、产生想法，利于研究、发明、问题解决。它与「语义复习」的区别在于：语义复习中驾驭语义的全部重担在你手上，而神经复习把整个过程简化为按一个键。

关于「中断如何有益于创造力」的质疑，可用增量回忆来回答：设想你经历了充实的一天想写详细报告，坐下列完关键词后很快就想不起更多细节——但若把纸放在手边，新记忆会在不同语境中不断涌现把它填满；若期间还在做增量学习，回忆过程会被强化。从增量回忆到增量创造力只有一步之遥：二者都在心中增量地建构一个心理结构，而创造力还额外加入①经增量学习（如神经复习）获得的新知识、②你从未经历或想到的新记忆/想法。

神经创造力的例子：医学诊断（设一个诊断概念，把主要疑似病因链入概念图，再 Go neural 看会涌现什么新想法）、解决软件问题、创意写作、法医取证等。SuperMemo 的神经工具相当于为你配备一个「慢动作的爱因斯坦大脑」——你可把知识之脑建得任意大、把想法网络建得任意复杂，再按一个键，便能以自己的节奏启动一列思维之火车，看着新想法在眼前成形。

增量学习的迷思

SuperMemo 始终要与拖慢其普及的种种迷思斗争。以下是与间隔重复、SuperMemo 与增量学习相关、危害最大的一些迷思与事实：

• 迷思：很多人不用 SuperMemo 也很成功，可见其重要性是次要的。
  事实：达尔文与牛顿都没有电脑，但今天不懂电脑的科学家可能寸步难行。随着知识日益重要，忽视「更广、更稳定的知识」这一竞争优势，将越来越限制你在科学、工程、医学、政治等领域的成功机会。
• 迷思：选择重要记忆的天然机制已经够好，我们不需要拐杖。
  事实：遗忘机制的建立脱离了我们的意愿，它只保留使用得足够频繁的记忆。如今我们足够聪明，能自行决定哪些知识至关重要。历史上无数巨大错误源于无知（NASA 混淆英制与公制丢了火星探测器；外科医生脑中的一条知识可能关乎病人性命）。SuperMemo 让你坐上驾驶座，决定记住什么、忘掉什么。
• 迷思：记忆无法通过训练改善。
  事实：在突触层面记忆确实难以改善，但记忆与学习远不止单个突触。差生与天才的主要差别在于「表述信息以供学习」的技能——天才迅速拆解信息、形成易于思考的简单模型。一周的助记技巧课程就能显著提升许多人的学习能力：改善的不是分子记忆，而是处理知识的技能。
• 迷思：SuperMemo 复习太耗时，不值得。
  事实：每天记住 3 条精选项目，可能胜过死记一百个事实。哪怕每天一分钟也能带来天壤之别——高留存只应留给关乎成败的事实与规则。良好的表述技能还能大幅削减新手的学习时间。
• 迷思：材料越加越多，复习负荷终将无法管理。
  事实：计算机模拟与实测都表明，在每日学习时间恒定的前提下，除最初几个月外，新知识的获取速度并不会明显放缓——从长期看近乎线性。旧项目复习得越来越少，为新材料腾出空间，这种「指数式淡出」正是我们能数十年持续大量吸收新材料的原因。
• 迷思：人们学习速度不同，但遗忘速度都一样。
  事实：突触层面遗忘速率确实大致相同，但让人学得更快的同一因素也让人忘得更慢——关键在于表述。把项目表述得好就能让它变「易」、被遗忘得更慢。
• 迷思：超文本可以替代记忆。
  事实：储存于人脑的知识本质上是联想性的——两个已知想法能瞬间结合产生新质（发明）。超文本引用是联想记忆的拙劣替代品：同样的事实存在互联网上，在被创造性头脑拼合之前毫无用处。富含知识的头脑遇到新信息能产生丰富联想，空空的头脑则如同把互联网交给幼童。
• 迷思：我们不需要 SuperMemo，只需建立一个指向知识来源的索引。
  事实：连「知识索引」本身也会被遗忘、需要复习维护。并非所有知识都是推理性的——要推理南极洲，往往直接记住「它寒冷洁白」比从地图与气候去推导更简单。规则更有用，但事实更易记。例如记住「甜甜圈富含反式脂肪 + 反式脂肪降低 HDL + 低 HDL 是心血管疾病主要风险」这组事实与规则后，遇到「薯条也富含反式脂肪」便能推出「薯条也伤心脏」——但这些规则不像「甜甜圈伤心脏」那样一见甜甜圈就被刷新，故需 SuperMemo 来维持。
• 迷思：增量阅读中你只花几秒读一个主题。
  事实：用时取决于你的需要——可以是几秒（低优先级的无聊主题），也可以是一整天（考前、做研究或追随热情时）。
• 迷思：记忆是不需要的。
  事实：若人人遵从「无需记忆」，我们将活在一个截然不同的世界——可以不学语言就环游世界（查词典只需几秒）、医学生不必苦记解剖与生理、一切 SAT/GRE/托福等考试都成了对人类时间的巨大浪费、你明天就能成为 NASA 的火箭科学家。把知识装在脑中，相当于从小学读到大学；只学「从外部来源挖信息」，相当于上一周速成班——几乎所有父母都为孩子选择前者。
• 迷思：高留存导致学习缓慢。
  事实：需区分两个极端——「高留存低产量学习」（早期 SuperMemo，记住 95%+）与「低留存高产量学习」（传统阅读，伴随大量遗忘）。最优策略在两者间取中庸：例如把 90% 时间用于阅读、10% 用于把最重要的发现加入 SuperMemo，阅读速度仅下降约 10%，而最重要片段的留存高达 95%。增量阅读正是寻找速度与留存最优平衡的精密工具。
• 迷思：我们擅长记住重要的事。
  事实：大脑没有「这很重要、绝不能忘」的内在电路——它衡量重要性的唯一尺度是重复模式、暴露时的激素水平和有限的注意标记。所以你会考前发抖却能轻松回忆昨晚的施瓦辛格电影；会忘记岳母的生日。我们真正记得好的，只是那些「既易记又重复得足够频繁」的东西。SuperMemo 确保你记住关乎成败的关键数据。
• 迷思：我们记住有用的东西，是因为我们使用它们。
  事实：使用频率并不足够。其一是间隔效应——用得太频繁、太显然的事实（如信用卡密码）不能充分挑战记忆系统，反而可能突然「断片」；其二是隧道视野——只依赖常用记忆会使你拓展视野缓慢，而间隔重复能把稳定连贯的知识快速扩展到新领域。今天无用的工具，明天或五年后解决另一个问题时可能正需要——你需要整套工具随时备于脑中。

增量学习的历史

增量学习对 SuperMemo 的重要性，或许不亚于最初的间隔重复思想本身。「增量阅读」之名首次出现于 SuperMemo 2000，但其概念并不新——它源于把我们自然的阅读习惯与间隔重复的要求相结合。我们很少一口气从头读完一本书：在学校翻阅多本教科书，在家读书读到一半去看报、看电视。SuperMemo 把这一概念推向极致，让你只读某本书某章的一句，再去读上千本书的提取。玻尔（Niels Bohr）就以间歇阅读与间歇思考最大化其创造产出——他保留几十个写满想法提纲的架子，时常回到某个架子补充，许多最终成为科学论文。

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