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【職場英文】「你覺得呢？」英文要怎麼說？「How do you think?」聽起來很奇怪？詢問他人意見用這八個句型！
「How do you think?」這句話乍聽之下好像是能理解，但聽在外國人耳朵裡卻怪怪的，原因是這句話不自然（缺少主題）和語法結構不正確，日常英語不太常見，可以改成「How do you think we should improve our sales strategy?（你認為我們應該如何改進銷售策略？）」，更常見的表達是「What do you think about…?」或「How do you feel about…?」，這篇文章帶你認識八個常用的詢問他人意見句型！
▍What do you think about...? 你對……有什麼看法？
⇨最簡單直接的詢問方式，適合用於尋求其他人對特定問題的意見。
例句：What do you think about implementing a new marketing strategy next quarter?
（你覺得下季實施新的行銷策略怎麼樣？）
▍Do you agree with this approach? 你們同意這個做法嗎？
⇨在討論具體方案或流程時，可以用這句話了解對方是否認同你的想法或計劃。
例句：Do you agree with this approach to streamline our onboarding process?
（你同意這種簡化我們入職流程的方法嗎？）
▍How do you feel about...? 你覺得……怎麼樣？
⇨這個句型比「What do you think」更注重情感和態度，適合討論較為主觀的議題時使用。
例句：How do you feel about implementing remote work policies?
（你對實施遠端工作政策有什麼看法？）
▍Can you share your thoughts on this? 你能分享一下你的看法嗎？
⇨這個句型通常用於更正式的場合，表現出對他人意見的尊重，特別是在尋求專家或主管的意見時。
例句：Can you share your thoughts on this budget proposal before we move forward?
（我們在繼續之前，你能分享一下你對這份預算提案的看法嗎？）
▍Do you have any suggestions on how we can improve this? 你有沒有任何建議，能讓我們改進這個？
⇨這句型用來鼓勵同事提出具體建議，適合用在尋求解決方案或改善策略時使用。
例句：Do you have any suggestions on how we can improve the team’s productivity?
（你有什麼建議可以提高團隊的生產力嗎？）
▍What’s your take on...? 你對……的看法是什麼？
⇨這是一個非正式但常見的句型，適合在輕鬆的討論中使用，讓對方表達他們的見解。
例句：What’s your take on the new product design?
（你對這款新產品設計有什麼看法？）
▍Would you mind sharing your perspective on this issue? 你介意分享一下你對這個問題的看法嗎？
⇨這是更為禮貌的問法，尤其在需要同事或上級提供較深入的分析時使用。
例句：Would you mind sharing your perspective on this issue with the client?
（你介意分享一下你對這個問題的看法嗎？）
▍How would you approach this situation? 你會怎麼處理這種情況？
⇨這個句型常用來請教他人對單一問題或困境的解決方案，特別是在開會討論具挑戰性的議題時。
例句：How would you approach this situation with the delayed shipment?
（你會怎麼處理這次延遲出貨的情況？）
整理：
1. 【⭐️常用】What do you think about...? 你對……有什麼看法？
2. Do you agree with this approach? 你同意這個做法嗎？
3. How do you feel about...? 你覺得……怎麼樣？
4. 【⭐️常用】Can you share your thoughts on this? 你能分享一下你的看法嗎？
5. Do you have any suggestions on how we can improve this? 你有沒有任何建議，能讓我們改進這個？
6. What’s your take on...? 你對……的看法是什麼？
7. Would you mind sharing your perspective on this issue? 你介意分享一下你對這個問題的看法嗎？
8. How would you approach this situation? 你會怎麼處理這種情況？
良好的溝通不僅僅是表達自己的意見，還包括詢問他人的想法，激發出新的思想。透過這些句型，可以自然徵求他人的意見！
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【讀好英文字必看】 5分鐘成人 英文拼音 (第1課）Phonics for Adults 廣東話解釋
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I’m Boring.這句話錯在哪？使用「Bored」還是「Boring」？V-ing和V-ed形容詞正確用法看這篇！
V-ed的形容詞是用來描述說話者的感受，而Ving 結構的形容詞是描述事物的特徵或性質，因此在說我感到很無聊時，應該用「I’m bored.」，若誤用成「I’m boring.」別人可會誤會成我在講自己這個人很無趣！本篇文章詳細說明Boring 和 Bored 這兩個詞的區別，認識Ving 和 V-ed 形容詞的用法和它們的應用。
▍Ving 形容詞 vs. V-ed 形容詞
• Ving 形容詞（如Boring）
1. 這類形容詞通常用來描述事物的特徵或性質。
2. 它們表示事物所具備的特點，通常是引起其他人的感受。
• V-ed 形容詞（如Bored）
1. 這類形容詞用來描述人的感受或狀態。
2. 它們通常表示受到影響的人對某件事情的情緒反應。
▍具體例子
• Boring
例句：The meeting was boring because it lacked clear objectives.
（這次會議很無聊，因為缺乏明確的目標。）
⇨Boring在這裡描述的是會議的特性，會議本身讓人覺得乏味。
• Bored
例句：I am bored with the repetitive tasks in this project.
（我對這個項目中反覆的任務感到厭倦。）
⇨Bored在這裡用來描述說話者因為一成不變的工作內容而感到無聊。
▍錯誤例句修正
• Boring（形容事物）
錯誤：I’m boring in this presentation.
（這句話意思是「我在這次簡報中很無聊」，會讓人誤以為是說話者認為自己個性無趣。）
正確：This presentation is boring because it lacks engaging content.
（這次簡報很無聊，因為缺乏吸引人的內容。）
⇨boring正確地形容簡報本身。
• Bored（形容人）
錯誤：This presentation makes me boring.
（這句話意思是「這次簡報讓我變得無趣」，這裡用錯了形容詞。）
o 正確：I am bored during this presentation because it’s too lengthy.
（我在這次簡報中感到無聊，因為時間太長了。）
⇨bored在這句話中用來描述自己因外部因素引發的情緒。
▍總結
• Boring用來形容某事物的性質或特徵，表示它讓人感到無聊。
• Bored用來形容人的感受或狀態，表達人因為某事而感到無趣。
因此，正確的用法是「I am bored.」，因為這是在描述說話者的感受，而不是他本身的性質。但如果你是想說某某人（例如：Jim）很無趣，那「Jim is boring.」就是正確的了😜
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全雙工對話框架來襲！Moshi 語音辨識模型開源，效能超越傳統 AI｜功能優勢、應用場景、開源連結
在語音辨識技術飛速進展的今天，速度與精準度成為衡量模型效能的重要指標。Moshi 作為一款全新開源的語音辨識模型，不僅打破傳統語音處理方式，更帶來極低延遲的對話體驗。本文將詳細介紹 Moshi 的核心功能、效能優勢，並分析它如何解決用戶在語音互動中的痛點。
▍Moshi 語音辨識模型：打破傳統 AI 界限
Moshi 是一款革命性的語音辨識模型，於今年 9 月正式開源，讓技術開發者與 AI 研究者有機會深入探索其內部結構。與傳統 AI 語音辨識模式不同，Moshi 採用了全新的全雙工對話框架，不再依賴文本輸出再轉換語音的方式，大幅提升了語音互動的自然流暢度。
● 傳統語音辨識模式的挑戰
傳統語音辨識技術流程繁瑣，通常需要將語音轉換成文本，再通過自然語言處理 (NLP) 模型生成回應，最終再利用語音合成技術 (TTS) 將回應轉回語音，這樣的流程雖然有效，但在實際使用中會導致明顯的延遲感，使人機對話不夠自然。
▍Moshi 的全雙工對話框架：即時自然的語音互動
Moshi 最大的突破點在於其語音輸入與語音輸出的直接連接，取消了中間的文本轉換步驟。這樣的全雙工處理方式大大縮短了延遲時間，達到僅 200 毫秒的回應速度，幾乎與真人對話無異。用戶無需等待機器逐一分析、生成文本再輸出語音，而是享受如同真人之間的自然交流。
這種即時性的回應能力，不僅能應用在日常語音助手中，對於需要高效溝通的場景，如客服應答、自動化電話中心等，更是提供了顯著的效能提升。由於 Moshi 採用語音直接生成語音的技術，它能處理雙方同時發聲的情況，這樣的全雙工架構對於多方對話與協作平台而言，無疑是巨大的技術突破。
▍Moshi 開源的意義：加速語音科技的進步
Moshi 於 9 月中開源，意味著這項強大的技術不再只是企業或少數研究機構的專利，任何開發者都能免費訪問這款模型，進行深度學習和二次開發。開源不僅能促進技術的快速迭代，還能加速語音辨識技術的普及，讓更多場景受惠於這項突破性的技術。
▍Moshi 的應用場景
Moshi 的開源讓開發者有了更多的創新空間。比如，它可以被應用於智慧家居控制，透過全雙工語音框架，家庭設備能夠更即時、更智能地回應用戶需求。或者在車載系統中，Moshi 能為駕駛員提供更即時的導航與指示，減少因語音延遲帶來的困擾。
Moshi 這款語音辨識模型不僅突破了傳統技術的限制，還以其極低延遲與全雙工語音交互成為市場中的佼佼者。隨著它的開源，我們有理由期待更多創新應用的出現。Moshi 的出現，無疑為語音科技的未來打開了新的大門，帶來更自然、即時的互動體驗。
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