ChatGPT和Gemini公式

在 AI 大模型辅助科研与开发的今天，处理复杂的数学公式、物理方程以及化学表达式已成为高频需求。无论是撰写技术博客、录入学术论文，还是整理复杂的算法逻辑，我们都希望 AI 能提供准确、标准化的 LaTeX 输出。

然而，很多开发者在实际使用中会发现：ChatGPT 输出的公式偶尔会"幻觉"掉一个符号，而 Gemini 在多行公式的排版上又时常显得局促。今天，我们不谈空洞的参数，而是从渲染逻辑、复杂公式嵌套、以及多模态识别三个维度，深度拆解这两大顶流模型在"公式力"上的真实表现。

在开始测评前，我们需要理解 AI 处理公式的两种路径：

文本补全模式（Text-to-LaTeX）：
大模型将 LaTeX 视为一种特定的"编程语言"。基于预训练语料中海量的 Arxiv 论文和 Stack Overflow 数据，模型通过概率预测生成下一个 Token。ChatGPT（GPT-4o）在此表现出极强的"语感"，对于标准库中存在的公式，其召回率极高。
视觉解码模式（Image-to-LaTeX）：
Gemini 1.5 Pro 依托其原生多模态（Native Multimodal）架构，在处理手写公式或模糊截图时，并不是先做 OCR 识别再翻译，而是直接在视觉编码器中提取空间结构信息。这使得它在处理非标准排版的公式时，具有更强的结构还原能力。

测试用例： 要求模型生成一个包含多重求和、积分嵌套以及 Ricci 张量下标转换的复杂表达式。

ChatGPT 表现： 输出非常规范。它倾向于使用 \begin{equation} 环境，且代码缩进优雅。在 10 次测试中，有 9 次能准确闭合所有括号。但在极长公式换行（split 环境）时，有时会出现符号悬空。
Gemini 表现： 反应速度极快，但偶尔会混淆宏包。例如在未声明的情况下调用某些特定的数学字体扩展包。但在逻辑推导上，Gemini 对公式前后语义的连贯性掌握得更好。

测试用例： 上传一张包含笔误和涂改的手写麦克斯韦方程组截图。

ChatGPT： 识别结果高度依赖于图片的清晰度。如果涂改严重，GPT-4o 容易将其识别为噪声，导致公式断裂。
Gemini： 展现了"原生多模态"的统治力。它能根据上下文语境（例如它识别出你在写电磁学），自动修正图片中模糊不清的下标（如将和区分开），这一点对科研人员极其友好。

在 CSDN 或 GitHub 编写内容时，LaTeX 代码的兼容性是痛点。

尽管 AI 已经能生成 99% 准确的代码，但对于追求完美的开发者来说，仍面临三大痛点：

对于需要频繁在不同文档格式间跳转、或者需要将 AI 讨论结果快速沉淀为本地文档的开发者而言，这"最后一公里"的操作往往消耗了最多的精力。

在日常的生产力链路中，我们不仅需要 AI 帮我们写公式，更需要一个工具能把这些复杂的 LaTeX 内容**"一键带走"**。

针对这一需求，DS随心转插件提供了一个非常轻量且专业的解决方案。它不仅仅是一个简单的格式转换器，更是针对 AI 交互场景深度定制的效率工具：

精准捕获与还原： 无论是 ChatGPT 还是 Gemini 生成的 LaTeX 公式，DS随心转能够精准识别其 Markdown 标识符，确保在转换过程中公式不乱码、不丢项。
一键导出多格式： 很多时候我们在网页端完成了一段高质量的技术分析，想直接存为 Word 报给 leader，或者转成 PDF 存档。DS随心转支持一键将网页内容（含复杂公式）导出，极大地省去了手动排版的成本。
开发者友好： 插件设计遵循"不干扰"原则，在需要时唤醒，一键导出，非常适合 CSDN 的技术博主和日常需要整理 AI 调研报告的开发者。

ChatGPT 胜在"稳健的语法输出"和"优雅的逻辑排版"，而 Gemini 胜在"强大的视觉纠错"和"原生的理解能力"。在处理公式时，建议大家：用 Gemini 识图，用 ChatGPT 润色逻辑。

而当你完成了这段高质量的 AI 对话，想要将其转化为正式的技术文档时，不妨尝试使用 DS随心转插件。它能帮你把那些复杂的公式和代码块，以前所未有的速度从浏览器中"平替"到你的本地工作流中，真正做到随心转换，高效产出。

想让你的待办事项和技术文档不再一团糟吗？欢迎在评论区分享你使用 AI 处理公式时遇到的那些坑，我们一起探讨！