在检测到回复包含数学公式时，会返回回复的原始HTML代码，保证数学公式可以正常显示。
在其他情况下，可以发送@ChatGPT，raw，或@文心一言，raw，取回上一条回复的原始HTML代码。
如果想设置HTML的高度，可以这样发：
@ChatGPT，raw=100，（只设置高度）@文心一言，raw=320x240，（设置宽度和高度）逗号后面也可以接问题，这样本次提问就会以原始HTML形式进行回复。
此外模型选择语法也得到了更新，现在写成以下两种形式都可以：
@ChatGPT 4，问题@ChatGPT，4，问题模型选择和原始HTML联用：
@ChatGPT，4，raw，问题@ChatGPT 4，raw，问题@ChatGPT 4 raw，问题@ChatGPT，4，raw=120，问题4楼最后的$x = 2$和$x = -2$未解析，在网页上就是如此。所以ChatGPT的回答不保证一定能解析成公式，你得自己想办法对格式进行严格要求。
@张小强，这是虎绿林的JSON数据接口：
https://hu60.cn/q.php/bbs.topic.82570.html#nav
至于插件本身，使用常规的Web前端技术即可：HTML、JavaScript、CSS，文档到处都能找到。
[新会话] @帝国刺客，以下是一个简单的决策树的 Python 实现代码，使用 scikit-learn 库：
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 加载鸢尾花数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
# 将数据集划分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 创建决策树分类器
clf = DecisionTreeClassifier(random_state=42)
# 使用训练数据拟合分类器
clf.fit(X_train, y_train)
# 使用测试数据进行预测
y_pred = clf.predict(X_test)
# 输出预测结果
print("Predicted class:", y_pred[0])
print("True class:", y_test[0])
print("Accuracy:", clf.score(X_test, y_test))
在这个例子中，我们使用了 scikit-learn 库中的 DecisionTreeClassifier 类来创建决策树分类器。我们使用 load_iris() 函数加载鸢尾花数据集，并将数据集划分为训练集和测试集。然后，我们创建了一个决策树分类器，并使用训练数据对其进行拟合。最后，我们使用测试数据进行预测，并输出预测结果和准确率。
请注意，这只是一个简单的决策树实现示例，实际应用中可能需要进行更多的数据预处理、特征工程和模型调参等步骤。