间隔重复的最优间隔应随记忆强度增加而逐渐拉长，而非固定周期
别名: 间隔重复 · 间隔扩展法 · spaced repetition
概念解释
间隔重复（spaced repetition）是一套安排复习/提醒时机的方法，核心不是"多复习几次"，而是"复习的间隔该怎么排"。一个常见的错误设计是固定周期——每隔三天提醒一次，一直不变。真正有效的安排是递增间隔（expanding interval）：随着这条记忆一次次被成功唤起，说明它已经变得更牢固，下一次复习的间隔就应该比上一次更长，而不是维持同一个固定周期。
机制
每一次成功的复习/提取，都会让对应的记忆痕迹衰减得更慢——这不是说"记忆永远不会再忘"，而是这条痕迹此后能撑住不被遗忘的时间窗口本身变长了。固定周期的问题在于：早期这个周期可能太长，記忆已经开始明显衰退甚至部分丢失，复习变成了昂贵的重新学习；后期这个周期又可能太短，记忆明明还很牢固，复习成了低收益的重复劳动。递增间隔之所以更优，是因为它把复习时机绑定在"记忆强度"这个变化中的量上，而不是绑定在日历上一个不变的数字——间隔应该跟着强度的增长走，强度越高，能安全拉开的距离就越大。
怎么研究
研究间隔安排效果的经典设计是比较固定间隔、递增间隔与递减间隔三种复习—测验节奏，在总复习次数相同的前提下，测量若干天或若干周之后的最终保持率。一个有实用价值的具体发现是：最优的复习间隔并不是一个固定倍数，而是与"需要记住多久"这个目标保持时长成正比——如果目标是几天后还记得，复习间隔应该以天为单位递增；如果目标是几个月后还记得，同样的递增节奏需要以周甚至月为单位展开，两者不能共用同一套间隔参数。
边界
这套间隔曲线的具体数值大多来自词汇配对学习或语言学习类应用里的验证，把某个具体的倍数关系（比如"每次成功后间隔翻倍"）直接套用到界面知识、操作步骤这类复杂度和可记忆性都不同的内容上，缺乏同等程度的验证。递增间隔安排还有一个前提：系统得能相对准确地判断"这条记忆现在有多强"，但大多数实际系统并没有精细的个体化强度估计手段，常见做法是用一套粗略的经验公式（比如成功一次翻倍、失败一次打回起点）去近似，这只是一个可用的近似，不等于已经验证过对该具体内容有效的最优解。
怎么落地
- 如果要做一个基于间隔重复的提醒或学习功能，实现递增间隔调度：每次用户成功回忆/正确完成一次，就把下一次提醒的间隔拉长（比如翻倍或按某个增长系数扩大）；一旦失败，把间隔重置回较短的起点，而不是继续沿用之前扩大后的间隔。
- 不要用同一个全局固定周期（"每周提醒一次"）覆盖所有用户和所有内容，至少按"这条内容/这个用户最近一次是成功还是失败"来分叉间隔。
- 验证办法：把递增间隔方案和总提醒次数相当的固定间隔方案做对照测试，比较数周后的长期回忆或正确操作比例——如果递增间隔组能用相近甚至更少的总提醒次数达到相当或更好的保持率，说明调度本身在起作用。