刚刚，Anki 用户吵翻了：新一代间隔重复算法 FSRS 到底开不开？

刚刚，Anki 用户吵翻了：新一代间隔重复算法 FSRS 到底开不开？

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Anki 的牌组选项页里，有一个开关能让老用户犹豫很久：是否启用 FSRS。一边是以"复习量更少、遗忘更可控"为论据的拥趸，另一边是"我复习了五年，凭什么现在改算法"的保守派。争论的焦点从来不是"FSRS 好不好"，而是三件很实际的事：它和 SM-2 到底差在哪、切换之后我积累的复习历史会不会被浪费、我该怎么根据自己的数据做决定。

这篇文章把这三件事拆开讲。所有结论都基于 Anki 仓库中的真实源码（核心调度逻辑全部用 Rust 实现于rslib/src/scheduler/）和官方手册（docs-site/manual/），不引用任何无法验证的"听说"。

FSRS 是什么：DSR 三状态模型对易度因子的取代

先说清楚老算法在做什么。Anki 至今保留着基于 SuperMemo 2（SM-2）的完整实现，其核心逻辑在 rslib/src/scheduler/states/review.rs 里一目了然：卡片毕业进入复习阶段后，拿到一个初始易度因子（INITIAL_EASE_FACTOR: f32 = 2.5），按按钮线性增减——

pub const INITIAL_EASE_FACTOR: f32 = 2.5; pub const MINIMUM_EASE_FACTOR: f32 = 1.3; pub const EASE_FACTOR_AGAIN_DELTA: f32 = -0.2; pub const EASE_FACTOR_HARD_DELTA: f32 = -0.15; pub const EASE_FACTOR_EASY_DELTA: f32 = 0.15;

"Good" 的下次间隔就是当前间隔 × 易度因子（见同文件passing_nonearly_review_intervals）。整个模型只有一个自由度：ease。它无法回答"这张卡到底什么时候会忘"，只能靠一个缓慢漂移的系数去近似。

FSRS 则建立在官方文档 docs-site/faqs/what-spaced-repetition-algorithm.mdx 所述"Three Component Model of Memory"之上，每张卡片维护一组DSR 记忆状态：

• S（Stability，稳定性）：可提取性从 100% 衰减到 90% 所需的天数；
• D（Difficulty，难度）：这张卡本身有多难，决定了复习后稳定性增长的快慢；
• R（Retrievability，可提取性）：此刻能回忆起来的概率，由 S 和距上次复习的时间推得，每天变化，而 D、S 只在每次作答后更新。

在源码里，这组状态直接挂在卡片对象上：rslib/src/scheduler/answering/review.rs 中，每次作答后self.card.memory_state = next.memory_state;把新的 S、D 写回卡片。作答按钮的效果也完全改变——不再是加减 ease，而是按 what-spaced-repetition-algorithm.mdx 的描述：Again 使稳定性骤降、难度骤升；Easy 使稳定性大幅上升、难度下降。

工程上有两个细节值得注意，它们直接解释了"迁移成本"：

1. 参数是"优化"出来的，不是设计出来的。Anki 通过 workspace 依赖引入社区维护的fsrscrate（见根目录 Cargo.toml：[workspace.dependencies.fsrs] version = "6.6.2"），并内置优化器：rslib/src/scheduler/fsrs/params.rs 会训练后做健康检查（health_check_passed），当训练集超过 300 条记录时才返回评估结果。也就是说，FSRS 的"准"来自对你个人 revlog 的机器学习拟合——没有足够复习数据的人，FSRS 只有默认参数，没有个性化优势。
2. 历史记忆状态是"算"出来的，不是"搬"过来的。开启 FSRS 时，rslib/src/scheduler/fsrs/memory_state.rs 的set_memory_state会优先回放完整 revlog 推导初始 S、D；如果 revlog 被截断（常见于导入的旧卡组或清理过历史的集合），则退而用fsrs.memory_state_from_sm2(ease_factor, interval, historical_retention)从 SM-2 的 ease 和间隔反推一个近似起点。这段代码意味着：你的五年复习历史没有被扔掉，而是被"翻译"进了 DSR 模型——这也是官方敢于在 23.10 把 FSRS 集成为内置算法的底气（见 docs-site/releases/changes/changes/23.10.mdx，当时还要求清掉自定义调度里的旧 FSRS 代码）。

为什么现在吵：三个真实的迁移顾虑

社区里对 FSRS 的分歧，本质上是这三个问题，每一个都能在仓库里找到对应的"证据"：

顾虑一：复习量会不会突然爆炸？官方手册 docs-site/manual/deck-options.mdx 明确说：开启 FSRS 时"Reschedule Cards on Change"默认是关闭的——"future reviews will use the new scheduling, but there will be no immediate change to your workload"，并特意警告从 SM-2 首次切换时不建议打开重排期，因为它会让大量卡片立刻到期，且给每张卡都追加一条 revlog、撑大集合体积。但注意：不重排期也意味着你短期内看不到 FSRS 的任何"效果"——旧间隔还要按旧日期到期。所以"开了没感觉"和"开了爆炸"是同一枚硬币的两面，这正是论坛里各执一词的根源。

顾虑二：我的使用习惯会不会被算法"惩罚"？手册写得很直白：FSRS 无法适应一种习惯——忘答时按 Hard 而不是 Again。因为 Hard 是及格分，按 Hard 会让所有间隔变得"unreasonably high"。此外官方 FAQ docs-site/faqs/frequently-asked-questions-about-fsrs.mdx 的健康检查一节列举了 FSRS 失效的典型原因：复习量太少（少于几百条）、Hard 误用、忘答不按 Again。也就是说，FSRS 对"作答纪律"的依赖比 SM-2 更强，数据不干净的人开 FSRS 反而更糟。

顾虑三：生态兼容性与客户端版本。手册"Before Enabling"清单要求：Anki 23.10+、AnkiMobile 23.10+、AnkiWeb、AnkiDroid 2.17+ 全端支持，且曾使用自定义调度版 FSRS 的必须先清空自定义调度；同时提醒"任何会修改间隔和调度的插件都不建议与 FSRS 同用"。对重度插件用户来说，这是实打实的迁移摩擦。另外 docs-site/manual/deck-options.mdx 还要求把学习/重学习步骤全部设到 1 天以内，否则可能出现 Hard 按钮显示的间隔比 Good 更长这类反直觉现象。

还有一个常被忽略但源码里写死的约束：FSRS 是全局开关。rslib/src/deckconfig/update.rs 中self.get_config_bool(BoolKey::Fsrs) != req.fsrs判断后写入的是集合级配置（BoolKey::Fsrs），而非预设级——你无法"日语预设用 FSRS、地理预设用 SM-2"。这直接排除了"先小范围试点"的路线，要么全有要么全无。

到底开不开：按你的复习数据给判断框架

把上面的约束收敛成决策树，其实只需要回答四个问题。

第一问：你的复习历史有多长、多干净？

FSRS 优化器以 revlog 为训练数据。历史短（几百条以内）、或作答混乱（忘答按 Hard）的用户，得到的只能是一套与默认值差异不大的参数，个性化红利为零，迁移成本却照付。这类情况建议：先保持 SM-2，把作答纪律修正一两个月再切。反过来，revlog 完整且作答规范的用户，memory_state_from_sm2的回退路径都不会触发，S、D 全部由真实历史回放得出，是收益最大的一批人。

第二问：你想用哪个旋钮控制复习强度？

这是两个算法最根本的体验差异。SM-2 里你调的是"起始易度、易度增益、间隔乘数"这类间接参数；FSRS 里只有一个核心旋钮——期望保留率（desired retention），源码里的默认值就是desired_retention: 0.9（见 rslib/src/deckconfig/mod.rs）。官方给的压力曲线非常直观：

手册的措辞是"超过 90% 后工作量迅速攀升，超过 97% 会压垮人"。如果你希望把"记住多少"变成一个可以直接设定和验证的目标（配合"Ascending retrievability"排序和 rslib/src/stats/graphs/retrievability.rs 中的可提取性统计来验证），FSRS 的模型明显更贴合这种诉求。

第三问：你能接受"首次间隔变长"吗？

官方 FAQ 第一条就承认：FSRS 的 Good 首次间隔普遍比 SM-2 长（SM-2 毕业固定 1 天→6 天的节奏不再成立），但"对成熟卡片恰恰相反——FSRS 更保守"。对新卡占比较高的卡组（语言学习常见），切换后前两周的体感往往是"怎么都不回来"；对以成熟卡为主的卡组，则更可能是"复习量下降"。两种体验都正常，提前知道预期就不会误判。

第四问：你的多端环境和插件生态允许吗？

任何一端旧客户端不支持，FSRS 数据同步就会出问题；依赖改间隔类插件（官方点名"if an add-on affects intervals and scheduling in some way, it shouldn't be used with FSRS"）的，需要先做减法。

综合建议：复习量 ≥ 数千条、作答习惯干净、以成熟卡为主、全端已是新版——开，且不勾"Reschedule Cards on Change"，按"一个月重新优化一次参数"的节奏走；刚起步或习惯混乱——先不急着开，把数据攒干净，FSRS 的优势本质上是"用数据换精度"，没有数据就没有优势。SM-2 不会从 Anki 里消失（两条路径至今并存于 rslib/src/scheduler/states/review.rs 的ctx.fsrs_next_states分支判断中），这个开关的意义不是"新取代旧"，而是让你自己决定：愿意用多少迁移成本，换多少调度精度。

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