FlashCardifyFlashCardify

关于 FlashCardify

由一位厌倦了遗忘所学知识的人工智能研究员开发。

GS

Gurkan Soykan

人工智能研究员和软件工程师

博士候选人,瓦赫宁根大学 · 硕士,科奇大学

我开发 FlashCardify 是因为我遇到了一个问题:我不断阅读(论文、教科书、在线课程),但几乎什么都记不住。科学结论很明确(艾宾浩斯遗忘曲线自1885年以来就有记录),但现有工具要么需要太多手动操作,要么无法适应我的实际学习方式。

作为一名人工智能研究员,我具备开发更好工具的背景。FlashCardify 使用大型语言模型从任何来源(文本、PDF、YouTube 视频、图片和音频)提取关键概念,并使用间隔重复安排复习,让你在正确的时间学习正确的卡片。

我的背景是机器学习和自然语言处理。在科奇大学攻读硕士期间,我研究了多模态人工智能(结合视觉和语言),这直接影响了 FlashCardify 处理图片和结构化内容的方式。我在瓦赫宁根大学的博士研究专注于自适应人工智能系统,同样的个性化原则贯穿于 FlashCardify 的间隔重复引擎中。

使命

让记忆科学惠及每个人。间隔重复已在数百项研究中被证明,与死记硬背相比,可将长期记忆保持率提高50-60%,但大多数人甚至从未听说过它,更不用说使用过正确实现它的工具了。

FlashCardify 消除了障碍:你不需要自己制作卡片、管理学习计划或理解算法。你只需提供内容:一段课堂录音、一张章节照片、一个 YouTube 视频。剩下的交给应用处理。

工作原理

AI 生成

大型语言模型从任何内容类型中提取关键概念并生成问答对。

间隔重复

复习根据艾宾浩斯遗忘曲线安排。每次成功回忆都会延长下一个间隔。

多模态输入

支持文本、PDF、YouTube、图片(OCR)和音频(转录)等多种来源。

个性化

难度、语言、卡片长度和复习频率会根据你的偏好和表现进行调整。

联系我们

有问题、反馈或合作咨询?直接联系我们。

flashcardify@proton.me

准备好记住更多所学知识了吗?