win10升级后总会弹出365 Copilot窗口如何禁用和关闭

win10升级后总会弹出365 Copilot窗口如何禁用和关闭

win10升级后总会弹出365 Copilot窗口如何禁用和关闭

在Windows 10中,可以通过以下几种方法禁用或关闭Microsoft 365 Copilot:

方法一:任务栏上直接禁用
1. 右键点击任务栏。
2. 在弹出的菜单中,找到并取消勾选“显示 Copilot(预览版)按钮”选项。
这种方法只是让Copilot不再显示在任务栏上,但并未彻底禁用该功能。用户仍然可以通过“Windows 键 + C”键盘快捷键来打开和关闭Copilot界面。

方法二:利用组策略彻底禁用
1. 打开开始菜单,搜索“组策略”并打开组策略编辑器。
2. 按照“用户配置 > 管理模板 > Windows 组件 > Windows Copilot”的路径依次展开。
3. 双击“关闭 Windows Copilot”策略。
4. 在弹出的窗口中,选择“已启用”选项,并点击“应用”和“确定”按钮。
5. 重启电脑,Copilot将从操作系统中彻底禁用。此时,你甚至无法使用“Windows 键 + C”键盘快捷键打开Copilot界面,同时任务栏上下文菜单中的“显示 Copilot(预览)按钮”选项也会被删除。

方法三:通过注册表修改禁用
1. 打开开始菜单,搜索“注册表”并打开注册表编辑器。
2. 跳转到“HKEY_CURRENT_USER\Software\Policies\Microsoft\Windows”路径下。
3. 右键点击Windows文件夹,选择新建“项”,并将其命名为WindowsCopilot。
4. 再新建“DWORD(32 位)”值,并将其命名为“TurnOffWindowsCopilot”。
5. 双击该值,将DWORD值从0更改为1,并点击“确定”按钮。
6. 重启电脑,Copilot同样会被彻底禁用。

方法四:在Microsoft 365应用中禁用
1. 打开要关闭Copilot的Microsoft 365应用(例如Word或PowerPoint)。
2. 点击“文件”并选择“选项”。
3. 在左侧菜单中,选择“Copilot”。
4. 取消选中“启用Copilot”复选框。
5. 点击“确定”并重新启动应用程序以应用更改。

方法五:使用PowerShell禁用
1. 打开PowerShell。
2. 使用以下命令禁用Copilot:
   ```powershell
   Set-PlannerConfiguration -AllowPlannerCopilot $false
   ```
3. 如果需要重新启用Copilot,可以使用以下命令:
   ```powershell
   Set-PlannerConfiguration -AllowPlannerCopilot $true
   ```

方法六:从任务栏中卸载Copilot
1. 打开“设置”。
2. 点击“应用”。
3. 单击“应用和功能”。
4. 选择Copilot应用。
5. 单击“卸载”按钮。
6. 再次单击“卸载”按钮进行确认。

您可以根据自己的需求选择合适的方式禁用或关闭Microsoft 365 Copilot。

   我的热门文章推荐

Read more

【Cursor 和 Copilot 对比分析】

【Cursor 和 Copilot 对比分析】

Cursor 和 Copilot 对比分析 引言 在人工智能技术快速发展的 2025 年,AI 编程工具正深刻改变着软件开发的工作方式。作为这一领域的两大代表性产品,Cursor和GitHub Copilot分别代表了两种截然不同的技术路线:Cursor 作为AI 原生 IDE,从底层重新定义了开发体验;而 GitHub Copilot 则以插件化集成的方式,在不改变传统开发习惯的前提下提供 AI 辅助。 根据最新市场数据,GitHub Copilot 占据了 **41.9%** 的市场份额,拥有超过 1500 万用户,年收入达到 20 亿美元。与此同时,Cursor 在短短两年内实现了从 0 到 5 亿美元年收入的突破,付费用户超 36 万,其母公司 Anysphere

AI安全:视觉提示词注入攻击代码/实战教学| 针对Hugging Face开源大模型Stable Diffusion Model

AI安全:视觉提示词注入攻击代码/实战教学| 针对Hugging Face开源大模型Stable Diffusion Model

提到提示词注入(Prompt Injection),大家的第一反应往往是精心构造的文本越狱指令。 而在图生图任务中,输入图像在本质上扮演了视觉提示词的角色,与文本指令共同指导生成模型。 基于这一视角,本文展示针对视觉提示词的注入攻击:通过PGD对抗攻击算法对输入图像进行像素级微调,使其生成的违规图像能够绕过开源大模型的NSFW安全检测机制。 临近毕业,感觉市场对提示词注入比较感兴趣,因本人读博期间一直研究对抗攻击算法,所以决定尝试用对抗攻击的思路完成提示词注入攻击,误导开源模型生成违规图像。 完整代码链接:https://github.com/YujiangLi0v0/Injection_Attack_Inpainting.git 目录 * 一、 NSFW防线:开源模型的安全过滤机制 * 二、 攻击场景定义 (Threat Model) * 三、 环境搭建 * 四、 核心攻击流程详解 * 4.1. 固定随机因子 * 4.2 数据预处理 * 4.3. 攻击部分 * 4.3.1 重写扩散模型推理过程

怎么查AI重复率?4步轻松搞定+ AIGC检测工具实测指南

怎么查AI重复率?4步轻松搞定+ AIGC检测工具实测指南

当ChatGPT、Claude等AI工具成为学术写作的辅助手段时,一个新的问题开始困扰学生和研究者:如何确认自己的论文中AI生成内容的占比?AI重复率(又称AIGC率)的检测不仅关系到学术诚信,更可能影响论文的最终通过。很多人尝试用常规查重工具,但发现它们无法精准识别AI生成的文本——要么误判原创内容,要么漏掉AI生成的段落。这时候,选择一款专门针对AIGC率查询的工具就变得至关重要。PaperPass作为深耕学术查重领域近20年的平台,其最新升级的AIGC检测功能正好解决了这一痛点,帮助用户快速、准确地识别论文中的AI生成内容。 什么是AI重复率(AIGC率)? AI重复率并非传统意义上的文本复制比,而是指论文中由人工智能生成的内容占总字数的比例。随着AIGC技术的普及,学术机构越来越关注AI工具的合理使用边界。《2026年全球学术诚信报告》显示,超过62%的高校已将AI生成内容的未标注列为学术不端行为。但AI生成的文本往往没有明显的“复制痕迹”,常规查重工具依赖的字词匹配算法对此束手无策。这就像用普通X光片无法诊断深层组织病变一样,需要更精准的“医学影像技术”来识别AI生成的

Ollama下载模型太慢?试试国内HuggingFace镜像+LLama-Factory组合

Ollama下载模型太慢?试试国内HuggingFace镜像+LLama-Factory组合 在本地跑一个大模型,第一步不是写代码、调参数,而是——等它下载完。 这听起来有点荒诞,却是许多中国开发者的真实日常。当你兴致勃勃地打开终端,输入 ollama run llama3:8b,满心期待地准备开启微调之旅时,现实却给你泼了一盆冷水:进度条纹丝不动,网络连接频繁中断,几个小时过去连基础权重都没拉下来。 问题出在哪?根源就在于——Ollama 默认从 HuggingFace 官方仓库拉取模型,而这个服务器远在海外。对于国内用户来说,这无异于“越洋取经”,不仅速度慢如龟爬,还常因网络波动导致失败重试,白白浪费时间和算力资源。 但其实,我们完全不必硬扛这条路。真正聪明的做法是:绕开公网瓶颈,借助国内镜像高速获取模型 + 使用 LLama-Factory 实现低门槛、高效率的本地微调。这套组合拳不仅能让你把“等待下载”的时间省下来喝杯咖啡,还能让7B甚至13B级别的模型在一张消费级显卡上顺利训练起来。 镜像加速:别再用裸连 HuggingFace