在过去，人工智能（AI）生成的文章大多是机械的、生硬的，难以达到真正的自然人类语言流畅度，但是随着技术的进步和算法的改进，现在AI生成文章的逼真度逐步提高，已经趋于让人们难以区分。
AI是以机器学习为基础，在大数据领域内不断学习、建模和优化，因此在文字生成方面拥有巨大的潜力。随着AI技术的不断发展，它在生成文章的能力上也逐渐得到提高。
以前的AI生成的文章通常都是简单的句子组合而成，语法不够流畅、用词欠妥，无法真正表达出与人类语言相当的自然感。但是现在，随着机器学习和深度学习的不断发展，AI已经学会了从大量的文章和语言数据中提炼出语言特征，通过深度学习挖掘语言内在规律，进一步提高生成文章的精准度、逼真度和自然度。
现在，能够生成逼真文章的AI已经越来越多，这些模型基于深度学习，采用了一种叫做“生成对抗网络”（GAN）的技术。生成对抗网络由两个部分组成，一部分是生成器，另一部分是判别器。生成器的目的是生成看起来和人工写的文章一样的文本内容，而判别器则旨在评估文本的质量，并判断哪些是由人类撰写的，哪些是由AI生成的。在多次迭代训练中，主要的目标是让生成器生产的文章达到接近人类撰写文章的标准，同时鉴别器能够较为准确地区分出这两者。
在文章生成的领域，Google最近开源了一个名为“T5”的模型框架，它使用维基百科等收录庞大的公共语料库进行训练，可以生成出优秀的自然语言生成模型，拥有对机器翻译、对话生成、自动摘要、问答系统等应用场景等方面有较强的优势。
然而，不管是哪种模型， AI生成文章的精准度和自然度仍然有些许不足，需要人为进一步完善检查和调整，这也是目前为人工智能在文章生成领域带来了新的机遇。
在未来，随着技术不断改进，人工智能领域将会不断涌现出新的应用。AI生成文章的技术将会在编辑、新闻媒体、教育和科学研究等领域拥有广阔的应用前景，在为人们提供更多的有价值的信息和便利之时，也将逐渐深入进入我们的生活。
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