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AI 视觉识别
拍摄身边物品后返回英文单词、中文释义、音标和例句,让输入从“想不起来要查什么”变成“看到什么就学什么”。
用视觉大模型识别画面主体,生成英文单词、释义、音标和例句,再通过间隔重复把新词真正记住。
从拍照识别到复习备份,WordSee 把单词学习流程压缩到几个稳定、清晰的步骤里。
拍摄身边物品后返回英文单词、中文释义、音标和例句,让输入从“想不起来要查什么”变成“看到什么就学什么”。
使用 Vision 框架识别画面主体,减少背景杂物干扰,让词卡更聚焦于真正想学习的对象。
基于 SM-2 算法安排复习节奏,错误更多、掌握更弱的单词会优先出现。
通过自定义 .wordsee 文件导入导出学习数据,方便迁移、备份和恢复自己的词库。
WordSee 面向真实生活场景,把视觉识别和记忆曲线连接起来,减少查词和整理词卡的重复操作。
看到陌生物品时直接拍照,不需要先知道中文名或英文名。
单词、释义、音标和例句放在同一张词卡里,适合快速理解和后续复习。
系统根据掌握情况安排复习,减少已经熟悉的单词占用注意力。
在家、通勤、旅行或课堂之外,都可以把看到的物品变成可复习的英文词汇。
识别桌面、厨房、房间里的物品,把常见但不会说的名词加入词库。
旅行或通勤时记录标识、工具和场景物件,回到复习队列里慢慢巩固。
把不熟悉或答错的词优先安排回来,帮助用户在下一次遗忘前重新遇到它。