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标题: DeepSeek对话可以分享了! [打印本页]

作者: YtC5jxkc3    时间: 6 天前
标题: DeepSeek对话可以分享了!

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作者: 连小白 (连享会)
邮箱:arlionn@163.com
1. 简介

DeepSeek 很方便,但是不支持分享对话 (ChatGPT 和豆包都支持)。虽然 DeepSeek 的开发人员宣称会在将来的版本中添加此功能 (issue 308),但估计还需求等一段工夫。

明天,给大家分享一个 Goole 阅读器 Chrome 插件,让我们可以轻松分享 DeepSeek 的对话。Github 仓库地址为:https://github.com/Dhananjay-JSR/deep-sync
2. 安装插件


概况参见图 1。

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图 1:Chrome 扩展安装步骤


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图 2:选择曾经解压的安装文件夹


若正确安装,会在 Google 扩展程序列表中看到如下图标:

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3. 运用方法


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4. 评价和小技巧

我做了一个测试,用 DeepSeek 生成了一个引见 OLS 的讲义,对话的分享链接为:

https://chat.jaay.fun/e9d8y

相比于 ChatGPT 和豆包 (几乎是按原貌呈现),DeepSeek 的对话分享效果不佳:

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不过,你可以复制这些内容,然后列入 DeepSeek 对话框 (别的 AI 工具也可以),让它帮里整理成规范的 Markdown 文档。我运用的提示词如下:

将以下内容整理成规范的 Markdown 文档,要求:1. 语法正确;2. 逻辑明晰;3. 格式美观;4. 数学公式要用 LaTeX 格式呈现。

为了便于演示,这里截取了部分内容,你本人处理时,可以贴入残缺的内容。

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以下是前往的 Markdown 原文:
## 参数估计

### OLS 参数估计

普通最小二乘法(OLS)经过求解以下优化成绩得到参数估计值:

$$
\min_{\boldsymbol{\beta}} \sum_{i=1}^n \left( Y_i - (\beta_0 + \beta_1 X_{1i} + \cdots + \beta_k X_{ki}) \right)^2
$$

其中:
- $Y_i$ 表示第 $i$ 个观测值的因变量
- $X_{ji}$ 表示第 $i$ 个观测值的第 $j$ 个自变量
- $\beta_j$ 为待估计参数

预览效果如下:
参数估计

OLS 参数估计

普通最小二乘法(OLS)经过求解以下优化成绩得到参数估计值:

其中:
5. 相关推文


Note:产生如下推文列表的 Stata 命令为:
lianxh ChatGPT deepseek, md0 nocat
安装最新版 lianxh 命令:
ssc install lianxh, replace




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