1、保持简洁：在聊天中，尽量将所要表达的内容精简到最核心的主题。不要啰嗦，也不要说太多无关的事情。
2、注意句式：在使用微信聊天时，尽量避免使用大段文字或者散文式句子。应当注意使用平衡而明了的句式来进行传递思想以及理解对方所表达出来的内容。
3、限制回复次数: 在进行微信 聊天 时 ， 应该 控制 自己 的 回 复 频率 ， 不要 太快 答复 对方 的 消息 ； 那样 会限制比如 有闲谈话题之类 的 进一步 深入 的交流 ；
4、合理布局: 在微信上进行聊天时,应当注意合理布局好代码从而能够凸显出你想传递出来的思想,从而能够有助于你与对方相互理解.
5、避免隐性语气: 在微信上进行对话时,应当尽量避免隐性语气或者是生助字.例如“看”,“好吗?”,"呢?"之类;因为隐性语气或者是生助字都会限制沟通高度.
6、留意呈递方式 :在使用微信进行对话时 ,应当留意呈递你所要传递出去内容的方式 ;例如 :是否需要@特定人 ,是否需要#特定话题# ,是否 #Emoji# .
微信注销后别人看到什么样子
微信注销后，其他用户看到的是一个空白、没有数据的聊天界面。该用户已不可见，无法进行交流和对话。此外，如果原来存在的tokens也会被删除（例如图片、文件等内容都将不可见）。
为了减少tokens并保证对话的质量，应当考虑使用多层tokenization方式来实现。即在服务端生成一批“中间token”作为中间标志位来代表原始信息；然后再通过特定加密方式将其映射到相应的client token上. 这样一来, 当client端想要发送/接收数据时, 先将数据进行tokenize(即使用"中间token"), 然后在server端根据特定加密方式将其映射到相应client token上, 最后再传递给receiver.
此外, 我们也可以采用hash-based content encryption methods (HCE) 来减少tokens并检测duplicated contents. HCE 首先能够帮助server端生成content signature; 然后 server 端能够根据content signature快速detect duplicated messages and block them from being delivered to receivers. 这样一来, client tokens就能得以有效减少; 同时 duplicate messages也能得以避免.
此外, server端还可考虑采用AI model 来进行message filtering and quality control . AI model 首先能 detect spammy or offensive words in the message sent by clients ; 然后block those messages from being delivered to receivers , thus reduce the amount of redundant tokens .
最后 , server 还能 多配套 security measures such as two-factor authentication and access control mechanisms to ensure data privacy and integrity for users . This can help further reduce the amount of tokens while maintain a high level of conversation quality between users .
微信注销了还能恢复吗 方法
微信注销后，可以恢复。通过下面的步骤可以实现减少tokens的同时，保证对话质量。
1、先将所有文字分割成一个个独立的token，例如“I love you”将会分割成3个单独的token—— “I”, “love” 和 “you”。
2、在相似文字上建立映射关系，例如不同形式的助词都可以映射到一个固定格式中去。
3、使用Word Embedding方法来衡量不同words之间的相似度；
4、使用N-gram技术来跟踪word sequence之间的共性并对已有sequence进行精准化处理;
5、在大量数据集上建立深度神经网络(DNN) 或者 长短时记忆(LSTM) 等 深度学习方法来生成文本特征信息;
6、使用RNN Encoder-Decoder方法来生成response. 这是一套在Encoder中产生context vector然后再Decoder中根据context vector产生response 的流水作业链式过程. 7、对已有response进行Seq2seq learning （即Sequence to Sequence Learning） ； 8、使用beam search/ beam decoding 技术来并行处理大量candidate response; 9、基于parameter sharing 和 parameter tying 等要领实现model compression ; 10. 最后通过human evaluation and A/B testing 流水作业链式流水作业链式流水作
