电脑卡顿掉帧?开机风扇声音大?快去删除这个插件! 微软推出的 Gaming Copilot,本意是为玩家打造游戏场景下的 AI 助手,帮你查攻略、调设置、分析游戏表现,但在国内玩家的实际体验中,它却成了 “既用不了又添乱” 的系统累赘,甚至被不少人吐槽 “游戏掉帧、浏览器卡顿全是它的锅”。 首先,它在国内无法正常使用,根源在于区域服务限制与合规要求。作为微软基于 Copilot 生态打造的 AI 功能,Gaming Copilot 目前仅在 53 个国家和地区开放服务,中文区暂未被纳入官方支持范围。一方面,微软受海外 AI 监管政策影响,未对中国大陆开放该服务,系统会通过 IP 地址、区域设置直接屏蔽功能;另一方面,它的 AI 交互依赖微软海外服务器和 OpenAI 的 API 接口,国内网络环境无法稳定连接这些服务,即便强行打开也会出现 “加载失败、报错退出” 的情况,就像你截图里的提示 “这不是你的错,而是我的问题”,本质就是服务无法连通导致的故障。 更让玩家头疼的是,这个 “用不了” 的功能,却带来了实打实的性能损耗。Gaming Copilot 并非独立程序,而是深度绑定在 Xbox Game Bar 和 Edge 浏览器中,这也是它会拖累浏览器和游戏性能的关键原因。为了实现游戏画面识别、场景分析,它会在后台持续捕获游戏画面、处理数据,这种实时运算会持续占用 CPU 和内存资源,尤其是在中低端配置的电脑上,会直接导致游戏帧率波动,有玩家实测显示,开启该功能后游戏帧率从稳定 90 帧掉到 70 帧出头,波动幅度超过 20%。 而它与 Edge 浏览器的捆绑关系,进一步放大了性能问题。Gaming Copilot 的部分交互界面、数据加载依赖 Edge 的渲染引擎,即便你不主动打开浏览器,相关的后台进程也会悄悄运行,占用系统资源。同时,部分版本的 Edge 会与 Copilot 的后台服务冲突,出现进程异常占用内存的情况,导致浏览器本身打开网页卡顿、切换标签延迟,甚至在你全屏游戏时,Edge 的后台进程突然唤醒,抢占 CPU 和磁盘带宽,造成游戏瞬间掉帧、卡顿。 #电脑知识 #电脑优化 #电脑小知识 #edge浏览器 #windows
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电脑卡顿发热 风扇声音大?原来是这个软件在搞鬼! 只要你的CPU不是以下高端! 赶紧卸载! Intel:第 14 代及以上(酷睿 Ultra 系列,就是 Meteor Lake、Lunar Lake 这种) AMD:Ryzen 8040 系列、Ryzen AI 系列 自 Windows 11 24H2/25H2 更新起,默认预装 / 自动部署,个人用户无一键拒绝选项,但可手动卸载;欧洲经济区用户除外。 Microsoft 365 层面:2025 年 10 月起,对安装 Microsoft 365 桌面应用的 Windows 设备自动推送安装 Copilot 应用。 二、导致电脑卡顿、发热的原因 资源占用极高 基于WebView2 框架运行,相当于后台多开一个 Edge 实例,内存常达 500MB–1GB+。 Copilot Runtime、svchost.exe -k copilot等后台服务常驻,持续占用CPU、内存。 硬件适配问题 无NPU(神经网络处理单元)的老 / 中端电脑,AI 计算全靠CPU/GPU 硬扛,负载飙升、发热加剧。 系统深度集成 嵌入任务栏、右键菜单、搜索、Edge、记事本等,后台进程多、耦合度高,易引发资源争抢与不稳定。 三、彻底禁用 / 卸载方法(按推荐顺序) 1. 卸载 Copilot 应用(最直接) 按 Win+I → 应用 → 已安装的应用。 搜索 Copilot → 点击右侧三点 → 卸载。 重启电脑。 2. 禁用系统级 Copilot(防止后台运行) 方法 A:注册表(全 Windows 版本通用) 按 Win+R → 输入 regedit → 以管理员运行。 定位: plaintext HKEY_LOCAL_MACHINE\SOFTWARE\Policies\Microsoft\Windows 右键 Windows → 新建 → 项 → 命名为 WindowsCopilot。 右键 WindowsCopilot → 新建 → DWORD (32 位) 值 → 命名为 TurnOffWindowsCopilot。 双击该值 → 数值数据 = 1 → 基数 = 十六进制 → 确定。 重启电脑。 #电脑 #电脑知识 #电脑优化 #windows #电脑小知识
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司波图10月前
拼好机!2500元装一台AI服务器!vLLM张量并行性能暴涨 💥2400元预算挑战AI算力天花板!本期视频,我们解决了Radeon VII / MI50 等 gfx906 架构显卡长期以来无法使用 vLLM 张量并行的痛点! 我们将全程展示如何用两张“过气”Radeon VII显卡,搭配X99“洋垃圾”平台,组装一台总价仅2397元的AI算力服务器。通过社区大神 nlzy 提供的特制Docker容器,我们成功解锁了vLLM的张量并行功能,在Qwen3 32B量化模型上实现了98 tokens/s的并发推理速度,性能是Ollama的6倍以上! 视频最后,我们还将通过Open WebUI,实战演示8个用户同时访问这台服务器的流畅体验! 本期硬件配置清单 (总计: ~2397元) 显卡 (GPU): AMD Radeon VII 16GB x 2 (二手 ~1600元) 主板 (Motherboard): 精粤 X99M-PLUS (~300元) 处理器 (CPU): Intel Xeon E5-2680 v4 (56元) 内存 (RAM): 海力士 ECC REG DDR4 8GB x 4 (176元) 硬盘 (Storage): 512GB NVMe SSD (~150元) 电源 (PSU): 额定850W 金牌认证电源 (二手 115元) 【本期方案超详细文字版教程】 为了方便大家复现,我们已经把今天所有用到的命令、链接,以及一份超详细的文字版部署教程,全部整理好,放到了UP主的Gitee主页上! 直达链接:https://gitee.com/spoto/R7vllm 如果觉得本期视频对你有帮助,请务-务-务必 点赞、投币、收藏 三连支持一下UP主!你们的支持是我爆肝更新的最大动力!感谢大家! #AI #AMD #vllm #服务器 #装机
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