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从 LLMs 领域可以解决你说的问题，记忆单词本质是单词在向量空间的多维映射，传统记单词的维度太单一了，强行让大脑一对一映射，大脑擅长的是建立联系，也就是需要的不同的 context 中理解单词，context 一定是要英文吗？很多人的思想钢印觉得学英语必须要纯英文，我们上课都用中文讲解英语了，context 也可以是中文一点问题都没有，LLMs 跨语言迁移学习就是这样的原理

你可以看下我做的产品，混阅，一个将中文网页内容转换为中夹英的浏览器插件。帮助用户在获取信息的同时，提升英语词汇量。在可持续且可理解的中夹英阅读中不断理解单词，从而实现词汇的增长

产品入口 https://mixread.blemon.net/docs/

产品原理：

当你在看到句子我们是一个 team 时，其中 team 根本不需要中文词语团队去唤起概念。 为什么呢？我们认识。为什么我们认识？因为这样的表达你见过或者听过太多了， 以至于你对 team 的反应无需中文词语就可以响应团队的概念

混阅利用以上原理，让你不断跟单词在有上下文的语境中见面，直到单词出现一定频率后无需中文词语就可以响应概念

@ichou 关键是业务需要判断，类型一定程度上会约束业务的快速实现

@panlatent 已经补充上下文，不是纯情感上瞎吹

@sworld233 用 claude 帮我画的，希望未来的 AI 可以做到更好

@rowink 集成 AI 总结、改写比较容易，集成 TTS 服务可以用微软 Azure ，每月 50 万字符

@BeijingBaby 不同的读者有不同需求，有些长文阅读起来比较费眼睛，这时候就可以听一听，AI 是往用户友好方向优化，并没有搞复杂

@hazy SEO 友好的文章本质也是追求用户友好