Recap记忆规划的核心目标是提升用户对知识的长期掌握效率，解决传统学习软件存在的死记硬背、缺乏语义理解与复习策略单一等问题。系统围绕“记忆规划”展开，构建了适应不同学科结构的多层知识图谱，并配合记忆建模与语义评估机制，形成完整的智能复习系统。

在语言学习场景中，系统采用四层语言结构：句子层、单词层、词素层和字母层，并对每一层构建独立的记忆保持率指标与调度机制，支持从整体到细节的递进式掌握。而在理科类（如数学、物理）等知识型学科中，系统采用输入内容 → 单元模块 → 知识点 → 底层概念的结构，自动识别核心知识单元并构建图谱，使知识能够按认知层次被系统管理与递进记忆。上下层之间通过权重传播机制实现相互联动，支持跨层次记忆强化与误差修正。

系统使用遗忘曲线模型配合间隔重复算法，动态计算每个知识节点的保持率与下次复习时间，结合SortedSet优先队列，调度最需复习的内容。为避免碎片化、无效记忆，系统在每轮复习中自动选择在当前时间点能够覆盖最多节点的复习路径，实现一次复习尽可能涵盖多个记忆目标，最大化单位时间内的学习效果。

复习计划不仅基于时间间隔，更基于语义理解情况动态调整。为此，系统集成GPT-4进行双向语义评估，判断用户对内容的理解程度与语言表达质量，并据此反馈至各层节点的 ease factor 与调度时间。理解得好，系统自动拉长复习间隔；理解不够，系统主动收紧复习频率。

用户可通过多种形式输入学习材料（包括文本、PDF文档、网页链接等），系统自动解析并构建适配学科的知识图谱，并提供图形可视化展示学习路径、记忆强度与当前状态。此外，系统支持多模态学习方式，如街景导学模式，结合视觉与语义上下文，将学习对象嵌入真实场景中，提升联想与迁移能力。

Recap记忆规划适用于语言学习、理科刷题、考试备考、专业文献阅读等多种场景，为用户提供具备自适应能力、图谱感知能力与语义反馈能力的智能复习系统，极大提升学习效率与长期掌握度。

我们相信，只有整真模拟人类大脑的运作方式，才可以制造出好的学习产品