找回 Edge 边栏中消失的 Copilot 图标

Edge 边栏的 Copilot 能根据网页内容增强回复,相当于内置了RAG,而且能不限次数使用GPT-5,非常方便。笔者有次打开 Edge 浏览器时发现边栏的Copilot图标消失了,探索了一些方法后终于找到解决方案,以下:

1. win+R 打开运行,输入 powershell 打开,复制以下正则表达式全文到powershell 命令窗口回车运行即可。命令窗口出现“✅ 已将 variations_country 设置为 US。已重新启动 Microsoft Edge”代表已经成功。

& { # 关闭所有 Edge 进程 Get-Process | Where-Object { $_.ProcessName -like "msedge*" } | Stop-Process -Force -ErrorAction SilentlyContinue Start-Sleep -Seconds 3 $localState = "$env:LOCALAPPDATA\Microsoft\Edge\User Data\Local State" if (Test-Path $localState) { try { # 读取文件内容 $content = Get-Content $localState -Raw -Encoding UTF8 # 使用正则表达式查找并替换 variations_country 的值 if ($content -match '"variations_country":"[^"]*"') { $content = $content -replace '"variations_country":"[^"]*"', '"variations_country":"US"' $content | Set-Content -Path $localState -Encoding UTF8 Write-Host "✅ 已将 variations_country 设置为 US。" # 只有成功修改时才重启 Edge Start-Sleep -Seconds 1 Start-Process "msedge.exe" Write-Host "已重新启动 Microsoft Edge" } else { Write-Host "⚠️ 未找到 variations_country 字段,请手动检查文件。" Start-Process notepad.exe $localState } } catch { Write-Host "❌ 修改 Local State 文件失败:$($_.Exception.Message)" Write-Host "⚠️ 请手动修改该文件,搜索variations_country修改值为US,保存后手动启动 Edge。" # 自动打开 Local State 文件供用户手动编辑 Start-Process notepad.exe $localState } } else { Write-Host "找不到 Local State 文件:$localState" return } }

2.边栏出现 Copilot 图标后,如果出现

这不是你的错,而是我的问题

很抱歉,我在你所在的国家/地区似乎尚不可用。如果你愿意,可以通过前往以下内容来隐藏 Copilot 图标 浏览器设置。

则可能是因为你没有使用科学上网,如果已经可以科学上网但仍然无法使用,此时打开梯子的全局模式即可。

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会议纪要神器:OpenAI Whisper + Pyannote 实现“多人对话自动识别与分离

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🤯 前言:为什么 Whisper 还不够? OpenAI 的 Whisper 模型在 ASR(自动语音识别)领域已经是天花板级别的存在,它能听懂极其模糊的口音和多国语言。 但是,Whisper 原生不支持 Speaker Diarization(说话人日记/分离)。它只能把音频变成文字,却无法告诉你这段文字是谁说的。 为了解决这个问题,我们需要引入 Pyannote.audio。这是一个基于 PyTorch 的开源音频分析工具包,它的专长就是**“听声辨人”**。 我们要做的,就是把这两个模型“缝合”起来。 🏗️ 一、 架构设计:双管齐下 我们的系统处理流程如下: 1. 音频输入:一段包含多个人说话的会议录音。 2. 路径 A (Whisper):负责听内容,输出 (开始时间, 结束时间, 文本)

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手把手教你在AutoDL上用LLaMA-Factory微调GPT-OSS-20B模型(LoRA版)

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本教程详细讲解如何在AutoDL云GPU上使用LLaMA-Factory框架微调GPT-OSS-20B大语言模型,包含完整的环境配置、训练流程、权重合并以及vLLM推理部署全流程。文章最后还分享了笔者踩过的坑和解决方案,建议收藏备用! 前言 最近在做一个智能采购相关的项目,需要对大语言模型进行微调,让它能够更好地理解采购场景的业务需求。在对比了多种方案后,最终选择了LLaMA-Factory + LoRA的组合,原因主要有三点: 1. 开箱即用:LLaMA-Factory提供了非常完善的训练框架,支持多种微调方式 2. 显存友好:LoRA相比全参数微调,显存占用大幅降低 3. 效果不错:在采购对话场景下,LoRA微调已经能够满足业务需求 本文将完整记录从环境配置到模型部署的全过程,希望能够帮助到有同样需求的小伙伴。 一、方案概览 在开始之前,先来看一下整体的技術方案: 组件选择说明微调框架LLaMA-Factory 0.9.4开源的大模型训练框架基础模型GPT-OSS-20B200亿参数的MoE大模型微调方式LoRA低秩适配,显存友好推理引擎vLLM高性能推

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如何在10分钟内掌握AI绘画工具:Stable Diffusion 2.1终极指南

如何在10分钟内掌握AI绘画工具:Stable Diffusion 2.1终极指南 【免费下载链接】stable-diffusion-2-1-base 项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/ai-gitcode/stable-diffusion-2-1-base 想要零基础快速上手AI绘画?Stable Diffusion 2.1 Base模型为你打开了一扇通往创意世界的大门。这款强大的文本到图像生成工具不仅性能卓越,而且使用极其简单,让你在短时间内就能创作出令人惊艳的AI艺术作品。 🎯 准备工作:环境配置快速检查 开始AI绘画之旅前,确保你的系统满足以下基本要求: 硬件需求清单: * 操作系统:Linux、macOS或Windows(通过WSL) * Python环境:3.7及以上版本 * 图形处理器:推荐NVIDIA RTX 30系列显卡,支持CUDA加速 软件依赖安装: 打开终端,执行以下命令完成环境搭建: pip install diffusers transformers accelerate

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【GitHub Copilot】Figma MCP还原设计稿生成前端代码

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这里写自定义目录标题 * Step1:让AI给你配置MCP * Step2:替换成自己的Figma密钥 * Step3:如何使用 Cursor+Figma MCP的教程已经很多了,由于我所在的公司采购的是GitHub Copilot,我研究了一下直接在vscode里利用GitHub Copilot接入Figma MCP进行设计稿还原代码,大获成功,这里分享我的步骤,希望能帮到你。 Step1:让AI给你配置MCP 在vscode中打开你的项目(我的例子是一个微信小程序),呼出github copilot对话框,模式选择Agent,模型建议Claude 3.7 Sonnet,提问: https://github.com/GLips/Figma-Context-MCP 如何配置能让你在vscode里使用这个mcp 之后跟着提示狂点下一步即可完成配置,如果有什么需要装的vscode插件它会自动帮你装,甚至自动生成了配置说明文档。 由于不能保证AI每次生成的答案都一致,这里附上我的运行结果作为参考,可以看到它在项目文件夹最外层建了一个.vscode文件夹,在sett

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