问题描述：今天本想出一个的注册与使用的教程，结果上来吃了个闭门羹。之前我通过微软账号登录验证是没有问题的，但这次想使用另一个微软账号，结果提示Oops! The email you is not （您提供的电子邮件不支持），还有验证手机号时会提示We ‘t your phone .如图所示：
原因分析这是和用程序批量注册帐号的人之间的斗争，受影响最深的却是普通的用户。为了防止他们的服务被滥用，只能不断提高注册门槛，封邮箱、封IP地址、封批量注册的帐号。已知下面的邮箱肯定不能用于注册帐号：
QQ邮箱，邮箱163邮箱，网易邮箱:?rz_s?l，126邮箱新浪邮箱、邮箱，使用 with 也不行?iv_os邮箱一些机房IP也被封，如阿里云、搬瓦工、vultr等热门的云服务器。
解决方案既然163邮箱不能用了，那我们就找个能用的呗。听说Gmail可以，但没有该邮箱啊，那就从注册开始吧。完，上来又被泼了一盆冷水。我开始使用PC端浏览器注册，一直提示“此电话号码无法用于进行验证”。之后使用手机端浏览器注册成功。
一. 准备工作
和注册美区 Apple ID 一样的流程：
挂个代理，伪装在日本、新加坡或者美国，建议新加坡；亲测香港是100%不可行的准备一个国外手机号， 虚拟号会被识别，亲测不行，使用接码平台 浏览器。
具体教程如下:1.买张去美国的机票，这一步非常重要
二. 注册谷歌gmail邮箱
账号信息填入，填充完毕直接next
手机号码验证，地区选择中国，之后next
填入收到的验证码，之后，后面还有几步我就不列举了，根据提示操作即可。
三. 使用谷歌gmail创建
Gmail邮箱登录验证：
出现此界面，说明已经成功了，没有再提示电子邮件不支持。
之后的手机号码验证可以参考我的另一篇文章如何使用，该文章包含了从注册到使用的详细教程。我是用的xxxxx通过了的手机号验证。
我们把验证码拷贝出来输入到的注册界面即可
四. 体验
重新登录：?sr=_okg/auth/login
然后访问：?sr=_okg/chat
这时你就可以开始尽情和机器人聊天了
这东西用来学习入门新领域真的无敌，今天之前我完全没接触过人脸识别，通过不断询问问题，拼凑代码，20分钟不到就做出来个能追踪人脸的框还能显示标签的那种。程序debug还可以，英文会好很多，模型已经算顶级了，等迭代一波！如果觉得太折腾很繁琐过不了的也可以看看腾讯云这篇笔记：zllp.myy.zrw?_x?=:
五. 应用领域
移动互联网领域 – 围绕打造硬件生态，可能产生新的生态。毕竟已经有网友表示愿意为每月付费1千美元，而且这样的个性化助理一旦与用户适配，切换难度极高。 为了强调个人助理的作用，手机或许会重新改名为PDA(个人数字化助手)。 当然，由于谷歌、、Meta等公司都会产生这一技术，未必一家独大。还可能出现“个人助理专家组”。例如各家助理给苹果提供API，苹果作为委员会组长，收集整合各家意见后再提供给用户。
创作诗歌-对素材收集整理、改写、扩充、摘要都有帮助，写作的质量和效率都能得到全方位提升。
AI辅助写作极有可能成为写作的主流方式。随着UGC成为AIGC，文字作品的内容质量也能更上一层楼，AI创作剧本/动画也很近了。 对于实用型写作，例如：严肃新闻、科学书籍等，AI能起到辅助效果。
对于虚构类写作，AI能发挥扩展素材、辅助想象甚至直接创作的作用。
对于评论，例如：网评、书评、书摘、商品评价、甚至乐评、影评等。
AI会为创作者提供全新的视角，甚至是更为”中立客观“的评价，但也会带来一定混乱。有中立客观的模型，就能有偏颇混乱的模型，训练数据或几个参数的调整就能做到。虽然可以把这种混乱的矛头指向内容分发环节，但也和内容生产不无关系。 对于各类研报/文案/手册，由于这些文档会成为人类行为的指导。因此从这个角度来说，AI会深刻影响各方面的人类行为。 代码：写代码、改代码、调试代码，都不在话下。
教育培训在教育培训领域的应用，主要集中在中英口语和作文辅导上，这与背后基于海量数据生成的AI大模型息息相关。
它把能获取的人类书籍、学术论文、新闻、高质量的各种信息作为学习内容，并根据人类反馈强化学习。该技术的突破也使得的对话更贴近人类，语段间逻辑关联度显著提升。
还可以作为有效的教学辅导工具，发挥其强大的“智能”作用，帮助老师为学生提供个性化的教学辅导，进一步提高老师教学、学生学习的效率。扮演着类似“班主任”的管理身份，一是可以帮助学生尽快地学习这堂课里面的所有的精髓要点，二是能够完整地跟踪学生的自己的学习的一个进度和学习的这种对知识的掌握程度，给学生可以进行练习和提问，这样就加大了这学生对课程的一种掌握能力。
自然语言处理这是的看家本领，由于具有良好的语言理解能力，当前NLP应用的的所有应用领域，都将得到极大的增强。例如语音助手、医疗。几乎所有任务，包括分词句法等底层任务、信息抽取、机器翻译、智能写作。小样本、迁移学习等研究方向。所有领域都面临重新思考。这比5年前BERT产生的影响大一个数量级。 用于自然语言生成：由于具有良好的语言理解能力，它可以被用于生成各种文本类型的内容，包括新闻文章、脚本、音频剧本等。 用于文本摘要：可以用于从大量文本中提取摘要信息，帮助人们快速了解文本内容。 用于机器翻译：可以用于翻译大量的文本内容，并且比传统机器翻译系统更快更准确。 用于对话系统：可以模拟人类对话，并生成自然语言回复。它可以用于客服系统、聊天机器人等应用场景。
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