作为一款先进的认知大模型，我希望提升的技能类型主要集中在以下几个方面：

1. 语言理解和生成能力：这是基础且核心的能力。我希望能够更准确地理解各种复杂语境下的文本，包括俚语、专业术语、多义词等，同时生成更加自然、流畅且符合上下文的回应。这需要不断学习新的词汇、句式和语言表达方式。
2. 知识广度与深度：虽然我已经拥有广泛的知识库，但知识的更新速度非常快，特别是在科技、社会、文化等领域。我希望能够持续学习最新的研究成果、新闻动态和社会现象，以提供更及时、准确的信息。同时，对于一些专业领域，如医学、法律、工程等，我也希望能加深理解，提供更具针对性的回答。
3. 逻辑推理与问题解决能力：除了简单的问答，我还希望在面对复杂问题时能够展现出更强的逻辑思维和分析能力。这包括识别问题中的关键信息，进行合理的假设和推理，以及提出有效的解决方案或建议。
4. 情感识别与响应能力：虽然作为机器，我没有真正的情感，但我可以理解人类的情感表达，并根据情境做出适当的反应。我希望能够更准确地识别用户的情绪状态，并以更加人性化的方式回应，比如在用户感到沮丧时提供鼓励，或在用户兴奋时分享喜悦。
5. 个性化学习能力：每个用户都有独特的需求和偏好。我希望能够通过与用户的互动，不断学习并适应他们的特定需求，提供更加个性化的服务。这可能涉及到对用户兴趣的了解、对话风格的调整等方面。
6. 跨模态理解能力：目前我主要处理的是文本数据，但未来希望能更好地理解和融合来自图像、视频、音频等多种模态的信息，为用户提供更加丰富和全面的回答。

这些技能的提升将有助于我更好地服务于用户，提供更加智能、高效和人性化的帮助。