https://zhuanlan.zhihu.com/p/307996163

大概梳理一下
渐进阅读的方法是类似于学校教育逐步推进的教学这种，由易至难，将较为基础的内容放在更高的优先度，相比于基础的间隔学习，这种方法显而易见地在学习上会更加的有效率。
麻烦的一点是，你需要梳理每个牌组的优先度。

这篇文章很新，两天前才发布的。
其实经过俺最近几个月的深度体会，对anki还蛮失望的。
在单词记忆上不如一些专门背单词的app（本土背单词app有针对本国考试的牌组优化等）
在知识点梳理以及整理上也比较薄弱，它更多的是一种碎片化记忆。

俺感觉anki最大的用处是当作一键导入的生词本。通过一些附加的工具，能很方便地将生词转换成牌组。

开始用了😇
这是一篇渐进阅读实例

Leo，学习骇客，老anki考研了

不过他现在开始写roam research + anki了

【三万字长文】量子物理学家是如何使用 Anki 的？ - mmjang的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/65131722

30 多岁我学好了英语，41 岁我开始学习日语，这辈子我能学会很多语言。你也可以
——Tiny fool

https://codechina.org/2020/11/30%E5%A4%9A%E5%B2%81%E6%88%91%E5%AD%A6%E5%A5%BD%E4%BA%86%E8%8B%B1%E8%AF%AD%EF%BC%8C41%E5%B2%81%E6%88%91%E5%BC%80%E5%A7%8B%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%97%A5%E8%AF%AD%EF%BC%8C%E8%BF%99%E8%BE%88%E5%AD%90/

我是怎么学英语的（四级没过如何突破听说读写）
——Tiny fool
https://codechina.org/2019/03/how-do-i-learn-english/

物理学家实战增量阅读一篇论文：（原文已经过一定缩减，可作为方法分享）

首先从 AlphaGo 论文本身开始。我一开始读得很快，几乎是略读。我并不追求全面的理解。我只做两件事。第一，尝试识别出文中最关键的思想。有哪些关键技术是我需要去了解的？第二，像吸尘器一样扫荡我能轻松理解的基本事实，这显然对我有益。比如基本术语，围棋规则，等等。

这里有几个此阶段我输入 Anki 的问题的例子：“围棋棋盘的大小？”；“围棋里哪方先走？”；“AlphaGo 从多少人类棋谱学习？”；“AlphaGo 训练数据的获取途径？”；“AlphoGo 用到的两种主要神经网络名称？”。

你可以看到这都是些初级问题。它们都是初次浏览论文可以轻松获取的信息，虽然有时也得转向谷歌和维基。更进一步，虽然这些事实都是可以轻松地单独学会的，它们也很可能对深入理解论文其他内容有帮助。

我用这种方法快速过了几遍论文，每次都更加深入。此阶段我不会试图全面理解 AlphaGo。我是在构建我对背景知识的理解。任何时候如果有难以理解的地方，我不会担心，就直接继续往下看。重复阅读的过程中，我能轻松理解的范围一直在增长。我会增添关于 AlphoGo 的神经网络的输入特征类型的问题，关于神经网络结构的基础知识的问题，等等。

过了五六遍论文后，我回过头准备来一次细致的阅读。这次的目标是从细节上理解 AlphaGo。这时我已了解大部分相关背景，细读也变得相对容易，肯定比上来就强读容易多了。别误解我的意思，还是挺有挑战性的。但是肯定远比直接细读简单。

细读过一遍 AlphaGo 论文后，我按类似的路子细读了第二遍。豁然开朗之处更多了。这时我对 AlphaGo 的理解已经相当不错。写文章的同时我继续往 Anki 里添加问题，最终问题总数达到数百个。至此最难的工作已完成。我也有信心进行文章的写作了。

值得注意的是我读 AlphaGo 论文是为了支援我的一项创造性工作，也就是为 Quanta 杂志写文章。这很重要：我觉得在为某些个人创造性工作服务时， Anki 的效果更好。

自我驯服课总结 https://ssshooter.com/2020-11-01-tamed-course/