一条记忆是怎么被忘掉的
AI 记忆的检索分会随时间降低。拖时间轴、点卡片或钉住它试试。
×1.00
纵轴：检索分倍率横轴：写入后第几天
这条曲线是怎么算的
倍率 = 地板 + (1 − 地板) × e−λtβ，λ = ln2 ÷ 半衰期β。三层记忆的形状和地板不同：边缘层 β 1.3、地板 0.45，起步就掉得快；工作层 β 1、地板 0.65；核心层 β 0.8、地板 0.85，掉得慢。
被想起会改三件事：7 天内整条不掉分；半衰期按 60 + 60 × 0.5 × ln(1 + 次数 × 新鲜度) 拉长，最多 3 倍，新鲜度按距上次想起的天数以 30 天衰减；想起满 3 次升工作层、满 10 次升核心层。钉住的、重要性到 0.95 的，永远不掉分。
本页推演同一天只能想起一次，入库样本中当天已有的召回也算；按钮、点卡片和卡片上的 Enter / 空格一致。卡片上保留入库时的数字，下方显示推演后的读数。
操作方法类的记忆（库里叫 patterns）不按时间掉分：会做的事不会因为久了就不会，只会因为前提变了而作废。
曲线只画今天往后：库里每条记忆只存了被想起几次和最后一次是哪天，之前每次是哪天没有记，所以写入到今天这一段不画。
这些都是 RecallNest 的默认参数，公式照它的 decay-engine.ts 与 access-tracker.ts 搬来，没有改。卡片挂的弹簧只管看着舒服：落点由公式定，弹簧只决定它怎么落过去。