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Signed-off-by: Glenn Jocher <glenn.jocher@ultralytics.com>

docs/zh/datasets/index.md

@@ -8,7 +8,7 @@ keywords: 计算机视觉, 数据集, Ultralytics, YOLO, 对象检测, 实例分
 
 Ultralytics 支持多种数据集，方便开展计算机视觉任务，诸如检测、实例分割、姿态估计、分类和多对象跟踪。以下是主要 Ultralytics 数据集的列表，以及每个计算机视觉任务及其相应数据集的概述。
 
-!!! Note
+!!! Note "笔记"
 
     Ultralytics 团队正在努力将文档翻译成多种语言。目前，本页面上的链接可能会直接指向英文文档页面，因为我们正在扩展多语言文档支持。感谢您的耐心等待 🙏！
 

docs/zh/models/index.md

@@ -8,7 +8,7 @@ keywords: Ultralytics, 文档, YOLO, SAM, MobileSAM, FastSAM, YOLO-NAS, RT-DETR,
 
 欢迎来到 Ultralytics 的模型文档！我们支持多种模型，每种模型都针对特定任务进行了优化，如[对象检测](/../tasks/detect.md)、[实例分割](/../tasks/segment.md)、[图像分类](/../tasks/classify.md)、[姿态估计](/../tasks/pose.md)和[多对象追踪](/../modes/track.md)。如果您有兴趣将您的模型架构贡献给 Ultralytics，请查看我们的[贡献指南](/../help/contributing.md)。
 
-!!! Note
+!!! Note "笔记"
 
     Ultralytics 团队正忙于将文档翻译成多种语言。本页面上的链接目前可能会导向英文文档页面，因为我们正在努力扩展多语言文档支持。感谢您的耐心等待 🙏！
 

docs/zh/modes/predict.md

@@ -327,7 +327,7 @@ YOLOv8 可以处理推理输入的不同类型，如下表所示。来源包括
 
 `model.predict()` 在推理时接受多个参数，可以用来覆盖默认值：
 
-!!! Example
+!!! Example "示例"
 
     ```python
     from ultralytics import YOLO

docs/zh/quickstart.md

@@ -141,7 +141,7 @@ Ultralytics提供了多种安装方法，包括pip、conda和Docker。通过`ult
 
 Ultralytics命令行界面（CLI）允许您通过简单的单行命令使用，无需Python环境。CLI不需要自定义或Python代码。您可以直接从终端使用`yolo`命令运行所有任务。查看[CLI指南](/../usage/cli.md)，了解更多关于从命令行使用YOLOv8的信息。
 
-!!! Example
+!!! Example "示例"
 
     === "语法"
 
@@ -211,7 +211,7 @@ YOLOv8的Python接口允许无缝集成进您的Python项目，轻松加载、
 
 例如，用户可以加载一个模型，训练它，在验证集上评估性能，甚至只需几行代码就可以将其导出到ONNX格式。查看[Python指南](/../usage/python.md)，了解更多关于在Python项目中使用YOLOv8的信息。
 
-!!! Example
+!!! Example "示例"
 
     ```python
     from ultralytics import YOLO