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@@ -113,11 +113,16 @@ conda activate gptac_venv                 # 激活anaconda环境
 python -m pip install -r requirements.txt # 这个步骤和pip安装一样的步骤
 ```
 
-P.S. 如果需要依赖Latex的插件功能，请见Wiki
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 <details><summary>如果需要支持清华ChatGLM/复旦MOSS作为后端，请点击展开此处</summary>
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+<details><summary>如果需要依赖Latex的插件功能（如Arxiv文献翻译），请点击展开此处</summary>
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+ 请见[Wiki](https://github.com/binary-husky/gpt_academic/wiki/%E5%A6%82%E4%BD%95%E4%BD%BF%E7%94%A8Latex%E7%9B%B8%E5%85%B3%E6%8F%92%E4%BB%B6%EF%BC%88arxiv%E6%96%87%E7%AB%A0%E7%BF%BB%E8%AF%91%EF%BC%89)
+</p>
+</details>
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 【可选步骤】如果需要支持清华ChatGLM/复旦MOSS作为后端，需要额外安装更多依赖（前提条件：熟悉Python + 用过Pytorch + 电脑配置够强）：
 ```sh
 # 【可选步骤I】支持清华ChatGLM。清华ChatGLM备注：如果遇到"Call ChatGLM fail 不能正常加载ChatGLM的参数" 错误，参考如下： 1：以上默认安装的为torch+cpu版，使用cuda需要卸载torch重新安装torch+cuda； 2：如因本机配置不够无法加载模型，可以修改request_llm/bridge_chatglm.py中的模型精度, 将 AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True) 都修改为 AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b-int4", trust_remote_code=True)