Typing Word - 单词与文章练习工具
学习英语,一次敲击,一点进步;记忆不再盲目,学习更高效,开源单词与文章练习工具。
功能列表
单词练习
- 三种输入模式:跟打 / 复习 / 默写
- 智能模式:记忆曲线自动计算学习单词,并通过默写加深记忆
- 自由模式:不受限制,自行规划
- 提供音标、发音(美音、英音)、例句、短语、近义词、同根词、词源、错误统计等功能
背文章
- 内置经典教材书籍,也可自行添加、导入文章,提供一键翻译、译文对照功能
- 跟打 + 默写双模式,逐句输入,自动发音,让背诵更高效
- 支持边听边默写,强化记忆
收藏、错词本、已掌握
- 学习单词时输入错误自动添加到错词本,方便后续复习
- 可主动添加到已掌握,后续学习时自动跳过
- 可主动添加到收藏中,以便巩固复习
高度自由
- 丰富的键盘音效
- 可自定义快捷键
- 高度定制化的设置选项
简洁高效
- 简洁设计,现代化UI,无广告
- 界面清爽,操作简单
- 不强制关注任何平台
词库
内置了常用的 CET-4 、CET-6 、GMAT 、GRE 、IELTS 、SAT 、TOEFL 、考研英语、专业四级英语、专业八级英语等词库。

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苹果面向开发者推出 Foundation Models 框架
苹果在最新发布的 iOS 26、iPadOS 26 和 macOS 26 中推出Foundation Models 框架,为开发者提供系统级大模型能力,帮助他们在应用中轻松集成智能体验。该框架的最大亮点是所有推理都在设备本地完成,无需联网即可使用,并且保证用户数据不会离开设备,从而强化隐私保护。 开发者可以通过 Swift 快速调用模型,并利用“引导生成”确保输出符合结构化格式,还能通过工具回调让模型获取上下文或外部数据。这些功能对开发者和用户均免费开放。 目前,多个应用已率先采用该框架: 健身类应用 SmartGym 能将自然语言需求转换为详细训练计划; 写作类应用 Stoic 和 Gratitude 可基于用户日记生成个性化反思与总结; 学习类应用 CellWalk 和 Grammo 提供定制化的知识解释与练习; 视频与生产力工具 VLLO、Agenda、OmniFocus 等也借助模型实现自动推荐、任务识别与内容总结。 该框架目前随 Apple Intelligence 一同处于 Beta 阶段,支持包括中文、英文、日语、韩语在内的多种语言,适配最新一代的 Apple 设备。苹果...
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RWKV7-G1a 2.9B 推理模型开源发布,继续推进纯 RNN 模型的思考能力
2025 年 9 月 24 日,RWKV7-G1a 2.9B 推理模型开源发布,继续推进纯 RNN 模型的思考能力。 RWKV7-G1a 2.9B 从 RWKV7-G1 2.9B 继续训练 1T tokens 高质量数据,显著提升各方面能力。 模型客观指标评测 英语和多语言能力 RWKV7-G1a 2.9B 的基础英语和多语言能力均强于同规模的开源模型: 作为纯预训练的基底模型,无“刷榜”,RWKV7-G1a 2.9B 的 MMLU 提升到 61.1%,MMLU Pro 提升到 31.5%(RWKV7-G1 2.9B 的 MMLU 为 58.0%,MMLU Pro 为 25.8%)。 无法作弊的评测 Uncheatable Eval 是"无法作弊的评测",它使用最新的论文/新闻/代码/小说等实时数据,测试压缩率(“压缩即智能”),评估基底语言模型的真实语言建模能力和泛化能力。 RWKV7-G1a 2.9B 的 Uncheatable Eval 继续提升,领先所有 3B 参数量开源模型。 模型实战 多语言能力 翻译问题推荐使用保守的解码参数,此处为:temp=0.2,topp=0.2,p...
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