क्या जारी हुआ, ईमानदारी से।

हम धीरे-धीरे, Fluera की beta की पहली cohort के लिए गेट खोलते हैं। iOS (iPadOS) और macOS पहले आते हैं — Android, Windows और Linux बाद में आते हैं जैसे हम alpha backlog से होकर काम करते हैं।

क्या शामिल है

• 13 दबाव-संवेदनशील brushes के साथ अनंत कैनवास
• पूर्ण 12-step learning cycle, चारों संरचनात्मक features सक्रिय के साथ
• Personalized FSRS weights के साथ अंतरालित दोहराव scheduler
• SQLCipher के साथ encrypted local-first storage, opt-in cloud sync
• End-to-end encrypted P2P collaboration (Visit, Teaching, Duel modes)

क्या अभी नहीं

• Time Travel audio-sync अभी भी alpha में, केवल iOS पर
• Android release अगले beta cycle में
• संस्थानों के लिए audit trail dashboard roadmap पर

कैसे शामिल हों

Beta waitlist के लिए sign up करें। हम लगभग पचास प्रति सप्ताह की लहरों में onboard करते हैं और हर response पढ़ते हैं।

Ghost Map अपने पहले प्रयोग योग्य रूप में आता है। Cycle के चरण 3 के बाद, छात्र एक comparison overlay सक्रिय कर सकते हैं: AI द्वारा उत्पन्न आदर्श map के विरुद्ध उनका कैनवास। विसंगतियाँ दृष्टिगत रूप से धड़कती हैं।

नया

• लाल (गायब), पीले (खराब connected), नीले (जोड़े गए) cues के साथ Ghost Map overlay
• हर Socratic प्रकटीकरण पर confidence slider — hypercorrection को सक्रिय करता है
• On-canvas प्रयास flow: छात्र आदर्श के प्रकट होने से पहले हाथ से सुधार लिखते हैं
• प्रयासों के दौरान Compare/Reveal बटनों के साथ FAB

सुधार

• Gemini की positioning non-deterministic है; हमने anti-overlap post-pass जोड़ा (न्यूनतम spacing 350px)
• inline प्रयास के दौरान drawing pipeline अब freeze नहीं होती
• Label text अब fixed screen size पर anchor है (160px, 1 line); rectangles कैनवास के साथ scale करते हैं

ज्ञात समस्याएँ

• Gemini कभी-कभी nodes को एक ही cluster में जमा कर देता है — post-pass उन्हें कभी-कभी related समूहों से दूर कर देता है
• कब छात्र प्रयास लिखना समाप्त करता है इसका कोई auto-detection नहीं (केवल manual पुष्टि)
• Ghost nodes का visual finish (animations, transitions) v0.10 में बेहतर होगा

Default FSRS scheduler काफी करीब आ जाता है। आख़िरी 20% — वह हिस्सा जो एक अच्छे अंतरालित दोहराव सिस्टम को बेहतरीन से अलग करता है — व्यक्तिगतकरण है।

नया

• आठ FSRS weights (w0–w7) review इतिहास पर gradient descent के माध्यम से प्रति-यूजर कैलिब्रेटेड
• शीर्ष पर stacked शैक्षणिक modifiers:
  • Hypercorrection bonus — आत्मविश्वास 5 के साथ गलत उत्तरों को छोटे intervals (और एक priority badge) मिलते हैं
  • Peek malus — समय से पहले प्रकटीकरण अगले interval को छोटा करता है (मुफ्त lookup कुछ नहीं)
  • Response time signal — धीमे सही उत्तर तेज़ सही उत्तरों से कमज़ोर माने जाते हैं
  • Scaffolding breadcrumb — hint chains interval को इस अनुसार scale करते हैं कि कितना scaffolding आवश्यक था
• विषय के अनुसार weight calibration (medicine बनाम mathematics बनाम languages)

सुधार

• Review queue ordering अब prerequisites के topological sort का उपयोग करता है, सरल date-based ordering नहीं
• Post-review फीडबैक correctness के बजाय effort को celebrate करता है (growth mindset microcopy)

धन्यवाद

closed alpha के सभी लोगों को जिन्होंने gradient descent को वास्तव में converge कराने के लिए पर्याप्त review डेटा उत्पन्न किया। Scheduler बेहतर है क्योंकि आपकी reviews अपूर्ण थीं।