最近了一年office 365羊毛,想试用copilot的时候遇到这个问题：
梯子开了美国全局tun也没用，之后怀疑是缓存问题，因为一开始没开梯子导致加载了中国区的js文件，所以没法用
用微软官方网站上的方法试了下清缓存：
删除以下文件夹的内容
%LOCALAPPDATA%\Microsoft\Office\16.0\Wef\ 之后保持美国全局tun重启word即可：
如果还是不行，可以尝试office 365的网页版，也能用Copilot
参考：https://ZEEKLOG.fjh1997.top/posts/40329.html
前言 当 “本地知识库管理” 撞上 “AI 智能分析”，会擦出怎样的火花？试想一下：你的 Obsidian 里存着多年积累的笔记、文档，却只能手动翻阅检索；而现在，一个插件 + 蓝耘 API，就能让这些 “静态文字” 瞬间 “活” 起来 —— 自动总结核心内容、智能回答专业疑问，甚至挖掘隐藏关联！今天，就带大家拆解 Obsidian 联动蓝耘 API 的全新玩法，看看如何让本地文件从 “信息仓库” 变身 “智能助手” 。 蓝耘API KEY的创建 先进行API的创建 先点击蓝耘进行一个正常的注册流程 进入到主页之后，我们点击上方的MaaS平台 进入到平台后我们可以看到很多的大模型 不仅仅是文本生成、音频理解、视频理解还是视频生成，都有对应的大模型 每个模型都有很详细的介绍以及价格示例，用过api调用的都可以看到这个价格还是比较贴近平民的 并且可以进行在线体验的，这里是先进行思考的，
0.官方GitHub网站： GitHub - QwenLM/Qwen3-VL：Qwen3-VL 是由阿里云 Qwen 团队开发的多模态大语言模型系列。https://github.com/QwenLM/Qwen3-VL 空间感知能力大幅提升：2D grounding 从绝对坐标变为相对坐标，支持判断物体方位、视角变化、遮挡关系，能实现 3D grounding，为复杂场景下的空间推理和具身场景打下基础。 OCR 支持更多语言及复杂场景：支持的中英外的语言从 10 种扩展到 32 种，覆盖更多国家和地区；在复杂光线、模糊、倾斜等实拍挑战性场景下表现更稳定；对生僻字、古籍字、专业术语的识别准确率也显著提升；超长文档理解和精细结构还原能力进一步提升。 一是采用 MRoPE-Interleave，原始MRoPE将特征维度按照时间（t）、高度（h)和宽度（w)的顺序分块划分，
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2.2 GPT、LLaMA 与 MOE：自回归模型与混合专家架构演进 基于《大规模语言模型：从理论到实践（第2版）》第2章 大语言模型基础 爆款小标题：从 GPT 到 LLaMA 到 MOE，主流架构差异与选型一张表搞定 为什么这一节重要 大模型产品与开源生态里，最常见的就是「GPT 类」「LLaMA 类」和「MOE 类」模型。若不搞清楚它们在训练目标（自回归 vs 掩码）、架构细节（归一化、激活、位置编码）和使用场景上的差异，很容易出现「用 BERT 做长文本生成」或「用纯 GPT 做句向量」这类错配。