随着人工智能的不断发展，越来越多的技术应用在各个领域。其中之一就是文章生成领域。文章生成技术借助机器学习、深度学习、自然语言处理等相关技术，可以让计算机自主的生成文章，减少人力成本，提高工作效率。而AI文章生成网站则是将这项技术应用到网络传媒领域的一个重要应用。
AI文章生成网站可以让人们根据所需，自动化生成文章，从而帮助用户更快速的处理信息、更好的传递信息。尤其在当今大数据背景下，人们需要处理的信息量越来越大，利用AI文章生成网站生成文章，可以大大缩减人们花费在撰写文章上的时间。
但是在实际应用中，AI文章生成网站还面临着一些困难和挑战。其中最主要的问题是：如何让AI文章生成网站更加智能化，让生成的文章更加符合用户需求，使用户感觉到文章的真实性和可信性。
对于这个问题，我们可以分别从以下几个方面来探究。
一、优化算法模型
首先，要提高AI文章生成的智能化水平，必须针对算法模型进行优化。AI文章生成算法部分分类HASH、RNN、2-stage、GAN等等，不同的算法模型也会对生成文章的效果产生很大的影响。
比如一些机器学习算法如LSTM可以学习一些数据的结构特征，比如语言规则，语法和语义，然后生成结构相似的文本。如果多尝试几种不同的算法，就可以得到不同特点的文章生成效果，然后根据数据集找出效果最好的算法来构建文章生成。
二、数据集的建立
在进行AI算法优化的同时，还必须完善数据集的建立工作。数据集对于AI文章生成的智能化水平至关重要。
为了采集更好的训练数据，可以在网络上采集更多的数据来源，例如新浪等新闻，微博等社交媒体，同时考虑访问国内、国际声音、观点不同的媒体资源，以此提高训练的覆盖面与涵盖性。
三、不断优化训练模型
一个好的AI文章生成算法模型建立需要不断的进行训练优化。必须为训练模型提供更多的数据和更精细的数据,包括而不仅限于纯文本、图片、视频等。例如，可以根据用户喜好、文章类别、情感取向等来优化训练模型。
四、强化人工智能
实际应用中，虽然AI文章生成技术已经有了很大的进步，但还是无法预见无限可能的场景，只有结合人工智能的优势才能做到更精准的文章生成。
一方面，我们可以在生成文章的过程中加入人工智能技术，例如人机协同的方式，让文章生成的过程变得更加智能化，同时还可以根据人工智能的优势加入一些文化特征、历史元素、中西方文化差异等等。
另一方面，倡导AI文章生成网站和人工智能方面的交互性，以一种轻量化——人工智能的方式来内嵌生成栏目。
以上四个方面共同努力，就可以让AI文章生成网站更加智能化，让生成的文章更加符合用户需求，使用户感觉到文章的真实性和可信性，同时也使得AI文章生成更加广泛地应用于网络传媒领域。
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