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关键词聊天训练在线播放_教你一套无限话题聊天法(2024年12月免费观看)

内容来源：少年郎网站优化团队所属栏目：导读更新日期：2024-12-03

关键词聊天训练

表达能力差？试试这些实用聊天技巧！ 𐟎젨ᨨ𞾨ƒ𝥊›差、说话语无伦次、冷场小能手？别担心，这些问题其实都可以通过科学训练来解决！今天我就来分享一些实用的聊天技巧，帮你提升表达能力。 𐟓 牢记时间顺序在毫无准备的情况下被突然问到某个问题，不要慌张。先按照时间顺序梳理出话语和逻辑，这样不仅显得你逻辑清晰，还能争取到更多的时间来表达自己的观点。 𐟓 顺藤摸瓜很多人聊天时会陷入“一问一答”的对话方式，这样很难深入交流。建议大家使用“关键词聊天法”，抓住对方话中的一个关键词进行深入聊天，反问对方，这样对话会更加有趣和深入。 𐟓 避免直视对方眼睛如果你表达能力不够强，尽量不要直视对方的眼睛。盯着对方的鼻子而不是眼睛，这样可以避免因为对方眼神变化而分心。 𐟓 语言沟通的本质语言沟通的本质是传递信息。有效表达和胡说八道之间的区别在于是否“有逻辑”。比如我们讲故事的逻辑就是时间顺序，所以讲话时可以按照层级顺序来组织：首先一句话概括核心观点；然后让别人理解到你打算从哪方面论证观点；最后再具体去论证重点。 𐟓 多实践最后，一定要多实践。只有在实践中不断尝试和练习，才能真正提升自己的表达能力。希望这些小技巧能帮到你，让你在社交场合更加自信和从容！如果你有其他好的方法，欢迎分享哦~

职场沟通秘籍：如何用1分钟搞定重点？ 𐟓š书名：《开口就能说重点》 𐟑袀𐟏뤽œ者：斋藤孝，日本著名的沟通大师，代表作《超级聊天术》等。 𐟌Ÿ本书主要围绕“说重点，1分钟就够了”展开，详细介绍了7种沟通诀窍： 1️⃣ 用1分钟讲出话题的关键句。 2️⃣ 用10秒钟提出一个有深度的问题。 3️⃣ 用一句话点出你的提案的诉求。 4️⃣ 明确地表达歉意，让人人都气消。 5️⃣ 简洁地下指令，让工作分配顺利。 6️⃣ 构图式的商量，让沟通更加圆融。 7️⃣ 将负面的责骂转成正面的鼓励。 𐟔每个诀窍都提供了方便易学的训练方法： 𐟗㯸说话啰嗦？试试“秒表1分钟训练法”，提高说话密度。 𐟤” 总是答非所问？试试“自问自答训练法”，提高发问力和思考力。 𐟒젨ﴨ— 聊？开启“河流模式”，引起对方兴趣—让对方惊讶—说出过程。 𐟔 说话没有重点？多玩“连连看”，寻找关键词—重组关键词—输出关键词。 𐟤蠩—„问题总是没水平？那就练练“10秒钟提问法”，把是什么？改成是A还是B？ 𐟒꨿™本书是给年轻人的职场救命书。不爱说话且说话总是不着边际的我在生活中处处碰壁。这本书中的训练方法涉及了生活中的各个说话场景。读这本书的这一个星期，我已经感受到了它带给我的影响。相信只要认真按书中方法练习，一语道破天下事指日可待！

如何从零开始提升口才？我的实践分享 𐟎䊱. 阅读《高情商聊天术》：我已经读了110页，这本书真的很有帮助。学习口才群资料：我正在看前四章的内容。主要方法包括朗读、闲聊、语音训练和联想法。口才练习群分享：我在群里分享了自己最近的学习成果，大约4分钟的语音分享。训练联想能力：通过关键词“吃饭”进行联想。比如：你吃了吗？你吃的什么好吃的？你喜欢清淡的还是麻辣的？你有什么不喜欢吃的吗？你自己做饭吗？你的厨艺怎么样？我喜欢吃麻辣的，但不能吃太辣。我对吃的不是很在意，简单的东西也能对付。心情好的时候会自己做饭，天气冷的时候就不想动了。吃不惯江浙那边的饮食，上次旅游时印象太深了，经常饿肚子。有时候会看美食纪录片，拍得真好，看着很有食欲。提醒一下，千万别在晚上看。我们家乡的特色菜有回锅肉、麻婆豆腐、宫保鸡丁、跷脚牛肉和粉蒸排骨。

原来英语高手是这样炼成的！ 𐟌Ÿ 想要英语水平突飞猛进？试试Fabulous吧！它不仅能帮你养成好习惯，还能让你在有趣的互动中提升英语能力。𐟓… 𐟓 你可以根据自己的需求，自定义需要养成的习惯。比如，设置每周三次，每次30分钟的Cambly外教课，每天睡前提醒你。这样，上外教课就会变成一场遇见更好的自己的“燃烧之路”。𐟔劊𐟎砥œ襐쥊›训练中，你需要将所听内容的关键词连接起来；在阅读训练中，则需要快速浏览短篇文章，建造一栋“认知大楼”。学习英语的过程仿佛成了打怪升级的游戏，让你在娱乐中学习。𐟎𐟒ꠥœŸ进行各项技能训练，将游戏技能转化为下意识的思维方式。坚持训练计划一段时间后，可以根据自身水平，提高话题难度、句式变化等，培养用英语思考的方式。这样，你不仅能跟上节奏，还能成为听说读写全方位无弱项的英语大神。𐟏… 𐟤– 还有一个免费的个人心理治疗师——智能聊天机器人。在完全放松的情绪下，进行无负担的日常对话，帮助你倾诉烦恼，释放压力，获得内心的平静。𐟧˜‍♀️ 𐟒젤𝠥碌奰†其视为全英的自动回复聊天软件，用词年轻新潮，正宗地道，非常适合日常会话。建议在使用时做相关笔记，尝试在外教课时使用，并向tutor询问相关准确的表达方式、使用场合，这样可以在日后真实的外语聊天情景时给外国友人深刻的印象。𐟌Ÿ 𐟧 还有一个由哈佛毕业生团队开发的掌上“脑力健身房”。它分为记忆力、想象力、逻辑力等不同专区，可有效解决学习效率低、注意力不集中、多任务处理能力弱等问题。𐟤𐟎𘍦—𖥜𐥜聰p上做一些益智“体能”游戏，加快大脑CPU的运转速度，可以有效地提升相关英语能力：发音准确，逻辑清晰，各种语法时态无压力转换，复杂句式信手拈来。面对课上外教提出的各种千奇百怪的话题，你都可以轻松hold住，下一个以假乱真的nativespeaker就是你！𐟏…

ChatGPT秘籍：问得更高效！ 𐟒젃hatGPT 是一款由OpenAI开发的强大会话语言模型，采用transformer架构并通过大量文本数据进行训练，生成的回复非常自然。它可以应用于多种自然语言处理任务，包括文本生成、问答和对话管理。 𐟤– 提示词（Prompts）是你可以输入到AI工具中的任何短语或关键词。该工具会解释提示，并基于其现有的知识库生成响应。为了让ChatGPT更好地为你服务，你可以定制特定的提示词，训练聊天机器人检索数据、综合现有知识并执行创意任务。以下是几个建议： 𐟔 具体化提示内容：尽可能详细地提供你所询问的内容和提示的上下文，以帮助ChatGPT更好地理解和回答问题。 ✏️ 简洁明了：保持提示短小并集中于最相关的信息，避免使用冗长复杂的语言，让ChatGPT更容易理解和处理。 𐟑 使用自然语言：在编写提示时，应像向其他人提问一样使用正确的语法和句子结构，避免使用拼音、缩略语等简写形式。 ❌ 避免歧义：避免使用模糊的语言或不完整的句子，这可能会导致ChatGPT产生多重解释，影响回答的质量。 𐟚련🜧滦˜艹ž题：提示内容应尽量具体和精确，避免使用是非题等模糊问题，以便ChatGPT生成更全面的回答。 𐟒젨€ƒ虑语气和风格：考虑提示的语气和风格，以确保ChatGPT生成的响应与您期望的方式一致。 𐟤” 不好的ChatGPT提示词示例：如果你正在计划一次美丽又安全的旅游之旅，应避免这种提示： 𐟑Ž "巴厘岛好玩吗？" ❌ 这个提示含有是非特征，可能会得到肯定或否定回答，而无法获得详细的建议和信息。这样的提示不能为ChatGPT提供足够的上下文信息，也不利于获取准确、富有个性的回答。 𐟒ᠨ恨Ž𗥾—更具体的建议和信息，用户可以尝试提供更详细的问题和指令，例如： 𐟏–️ "我想在巴厘岛度过一个5天的假期，你能给我推荐最美丽又安全的旅游景点吗？" 𐟑 这样，ChatGPT就能根据您的需求和时间限制，优先推荐美丽又安全的旅游景点，并提供详细的建议和信息，帮助您规划一次完美的假期！ ✨ 所以，在编写ChatGPT提示时，记得尽量具体化内容，避免使用是非题等模糊问题，这样才能获取准确、富有个性的回答哦！

4个实用App，让英语学习变得有趣又高效 𐟎abulous 这个App可以帮助你将优秀变成一种习惯。通过有趣的互动，它会提醒你保持规律的生活作息，合理规划时间。你可以自定义需要养成的习惯，比如每周上三次30分钟的Cambly外教课，每天睡前都会有提醒。让上外教课成为一种享受，遇见更好的自己。 𐟓š Elevate 这个App提供多项英语训练，包括听力、阅读和写作等。根据不同的技能设计针对性训练。例如，在听力训练中，你需要将所听内容的关键词连接起来；在阅读训练中，需要快速浏览短篇文章，建造一栋“认知大楼”。通过定期训练，你将游戏技能转化为下意识的思维方式，成为英语大神。 𐟤– Woebot 这是一个免费的个人心理治疗师，通过智能聊天机器人进行无负担的日常对话。你可以倾诉烦恼，释放压力，获得内心的平静。这个App的用词年轻新潮，非常适合日常会话。建议在做相关笔记后，尝试在外教课时使用，并向tutor询问相关准确的表达方式和使用场合。 𐟒갟𛠦œꦝ夹‹光由哈佛毕业生团队开发的掌上“脑力健身房”，分为记忆力、想象力和逻辑力等不同专区。可以有效解决学习效率低、注意力不集中和多任务处理能力弱等问题。通过做一些益智游戏，加快大脑CPU的运转速度，可以有效地提升英语能力，如发音准确、逻辑清晰、各种语法时态无压力转换等。面对课上外教提出的各种话题，你都可以轻松应对，成为下一个以假乱真的native speaker。

英语提分秘籍：这样做，分数飙升！ 𐟌𘰟Œ𘦜€近和同事聊天，他们说最不喜欢监考英语，因为学生们几分钟就把试卷做完了，然后就是漫长的等待和不断的小动作。总之，这种监考方式真是让人头疼𐟤㰟䣰Ÿ䣣€‚ 𐟑‰𐟑‰英语老师们，试试以下方法： 𐟑‰𐟑‰平时训练学生做题时，让他们在每道题上圈圈划划，留下做题依据【见图二图三】: 𐟍ƒ𐟍ƒ①单选题要写出此题考点 𐟍ƒ𐟍ƒ②阅读题圈画题目关键词以及在文章处对答案进行划线 𐟍ƒ𐟍ƒ③翻译题圈画题干未翻译的部分，便于检查 𐟍ƒ𐟍ƒ④作文圈画作文要点，以及文章要用的时态，列出提纲 𐟍ƒ𐟍ƒ⑤听力题，对预判内容进行简写要点于每道题题干处。尤其听力21－25题，必须写清每空填几个词、以及大概词性、大小写等 𐟍ƒ𐟍ƒ⑥不确定的题目，必须对题号打圈，做完后检查再认 𐟍ƒ𐟍ƒ⑦每次拿到试卷必须在试卷左上角写出6个“咒语”𐟑‰𐟑‰注意单复数、注意大小写、注意三单、动词后接人称代词宾格、介词后接动词ing【𐟤㰟䣰Ÿ䣦ˆ‘自己总结的，主要是方便学生做完后检查】 𐟑‰𐟑‰我还开玩笑的和学生说，做完了不要和监考老师干瞪眼，有时间咱们数一下这张卷子一共考了多少个单词。你猜，怎么着，考完真有同学告诉我考察的具体的数字𐟤㰟䣀

口才训练小妙招：关键词联想法 𐟎‰ 口才训练的小妙招来啦！今天给大家分享一个超级实用的小技巧——关键词联想训练法。关键词联想训练法关键词联想其实就是从一个词联想到另一个词。听起来简单，但其实非常实用哦！联想到另一个词 𐟌𐠤𘾤𘪤𞋥퐥篼Œ从“人”这个关键词，你可以联想到“男人”、“女人”、“好人”、“坏人”、“老人”、“孩子”。你还可以联想到一个具体的人，比如你的朋友、家人，然后想到他们的兴趣、爱好、家庭、出生、学历、优点、缺点、特长、人品等等。联想到一个话题 𐟌𐠥†来一个例子，看到“吃饭”这个词，你可以联想到很多话题：你吃了吗？早上吃了什么？晚上准备吃什么？你喜欢吃什么？是你自己做的吗？饿了吗？这些话题是不是很简单？其实还可以引出更多话题，大家可以自己再想想看，还能想到哪些~ 联想到相关的语录、句子、段子、笑话、故事等 𐟌𐠧œ‹到“瀑布”，你会想到“飞流直下三千尺，疑是银河落九天”这样的经典诗句。关键词联想几乎在我们每一次社交聊天中都会用到，只是很多朋友没有意识到而已。所以，平时可以多练习练习，让自己在聊天时更加游刃有余哦！

芯片设计AI新突破：领域自适应大模型 𐟓š 论文名称： ChipNeMo: 领域自适应大模型在芯片设计中的应用 𐟔 arxiv链接： 2311.00176 在这篇论文中，研究者探索了大型语言模型（LLMs）在工业芯片设计中的潜力。与直接使用现有的商业或开源LLMs不同，他们采用了以下领域自适应技术：自定义分词器、领域自适应连续预训练、带有领域特定指令的监督微调（SFT）以及领域适应的检索模型。 𐟔砨‡ꥮš义分词器：通过自定义分词器，研究者能够针对特定领域的术语和关键词进行优化，从而提高分词的效率。 𐟌 领域自适应连续预训练：使用特定领域的数据对基础模型进行进一步训练，使其更好地理解和生成特定领域的文本。 𐟛 ️ 监督微调：带有领域特定指令的监督微调可以使用特定领域的指令数据对基础模型进行微调，以适应特定领域的任务。 𐟔 领域自适应检索模型：通过使用特定领域的数据对检索模型进行微调，从而提高模型在特定领域的检索能力。 𐟔젥ꌨ𜰯𜚊研究者在芯片设计的三个应用上评估了这些方法：工程助手聊天机器人、EDA脚本生成以及错误摘要和分析。结果显示，这些领域适配技术使得LLM在三个评估应用上的性能显著优于通用基础模型，且在模型大小最高可减少5倍的情况下，获得在各种设计任务上相似或更好的性能。 𐟒ᠥˆ›新发现：一个有趣的发现是，通过结合领域适应和检索机制，即使是一个较小的13B模型也能在性能上赶超先进的LLaMA2 70B模型。通常来说，LLMs在生成工程或技术类回答时容易出错，产生不准确的信息。而RAG技术则有望解决这一问题，确保设计助手聊天机器人的实用性和准确性。 𐟌Ÿ 总结：这篇论文突显了在特定领域深入研究和应用微调模型及基于检索的方法的巨大潜力和重要性。

大模型优劣评判标准：运营眼中的亮点为了深入了解大模型的优劣，我收集了三十篇最近两个月的运营文章，发现大家在宣传模型时主要强调以下几个关键词：评测结果、性能、参数规模、多模态、多语言、上下文长度、训练数据集规模和算力消耗。 𐟓Š 评测结果是宣传的重点，其中公认的评测集如MATH（数学竞赛）、ARC-C（科学推理）、MMLU（综合知识能力）、Humaneval、MBPP（代码生成）等，以及排行榜如SWEBench、SuperCLUE、Hugging Face、OpenCompass，还有LMSys聊天机器人竞技场、Chatbot Arena等竞技场的表现，都是吸引眼球的宣传点。 𐟚€ 性能是另一个备受关注的特性，尤其是GPT-4o的性能提升，让人惊叹。性能的提升意味着质变，原本难以完成的任务变得可能。 𐟓 参数规模也是一个重要的考量因素，但并非唯一优势。在某些场景下，如资源受限的嵌入式系统或实时性要求较高的应用中，轻量级模型可能更为合适。而且，小规模参数模型近年来也受到了越来越多的关注。 𐟎蠥䚦衦€被视为未来的发展方向，信息互通将多种模态混合在一起，被认为是未来大模型的一种形式。 𐟌 多语言支持也是一个宣传标配，无论是自然语言还是代码类语言，都强调支持多种语言类型。 𐟔 上下文窗口的突破也是一个吸引人的宣传点，像早前的Kimi就借助这个特点吸引了不少用户。 𐟓ˆ 当训练数据集规模达到非常大时，通常意味着模型有着非常强大的泛化能力，决策相对更准确。以上就是本次调研的结果。有趣的是，SOTA（State of the Art）出现了5次，确实过去的几个月，上限在不断被突破，按照这个发展速度，对未来狠狠期待住了。

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