第一、坚持用手拿着食物给鹩哥喂食，让鹩哥放下警惕心，切记不要用手去抓鹩哥，否则鹩哥会更怕人。
第二、可以时常跟鹩哥讲话，让它熟悉你的声音，慢慢就不会怕人了。
第三、多去遛鸟，让鹩哥适应更多人的环境，慢慢胆子就大了。
1.机械刺激法机械剌激法是利用器具，在犬不听指令时用来控制其行为的方法。
2.食物刺激法食物剌激法是在犬受训成功或吸引其注意力时给予食物奖励，调动训练积极性。
如果只训练，忽视奖励，犬会觉得训练是一件极没有意义的事，一切训练手段都是徒劳的。
3.机械刺激和奖励结合训练法这种方法是在犬拒绝接受训练时用机械法强迫其按指令行动，同时在动作成功或有起色时要给予奖励。
奖励虽然是必须的，但要适量，如果奖励过多会影响正常食欲，也不利于以后的训练。
可以结合抚摸和口头表扬，达到奖励的目的。
4.摹仿训练法摹仿训练法是让受训犬观看一只训练有素的犬是如何接受训练并得到奖励的，从中受到影响和启发。
要训练专属豆包AI模型，可以按照以下步骤进行：
收集数据：首先，你需要收集用于训练模型的数据。这可以包括文本、图像、音频等，具体取决于你要训练的模型类型。确保数据的质量和多样性，以便模型能够学习到更多的信息。
数据预处理：在将数据输入到模型之前，需要进行一些预处理工作。这可能包括数据清洗、格式化、特征提取等。这些步骤的目的是使数据更适合模型的训练。
选择模型：根据你的需求和数据的特点，选择适合的模型进行训练。豆包AI提供了多种模型选择，如文本分类、图像识别、语音识别等。
训练模型：将预处理好的数据输入到选择的模型中，开始训练过程。在训练过程中，你需要设置一些超参数，如学习率、批大小等，以控制模型的训练速度和效果。
评估和调整：在模型训练完成后，需要对模型进行评估，以检查其性能是否满足要求。如果模型的性能不佳，可以通过调整超参数、添加更多的数据或尝试不同的模型来改进。
部署和使用：一旦模型训练完成并通过评估，就可以将其部署到实际应用中。你可以将模型集成到豆包AI平台中，通过API或界面与模型进行交互，实现你的需求。
需要注意的是，训练专属豆包AI模型可能需要一定的技术知识和经验。如果你是初学者，可以参考豆包AI的文档和教程，或者寻求专业人士的帮助和指导。