AI人工智能领域，AI写作带来的变革

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    import torch
    import torch.nn as nn
    
    class SelfAttention(nn.Module):
    def __init__(self, embed_size, heads):
        super(SelfAttention, self).__init__()
        self.embed_size = embed_size
        self.heads = heads
        self.head_dim = embed_size // heads
        
        assert (self.head_dim * heads == embed_size), "Embed size needs to be divisible by heads"
        
        self.values = nn.Linear(self.head_dim, self.head_dim, bias=False)
        self.keys = nn.Linear(self.head_dim, self.head_dim, bias=False)
        self.queries = nn.Linear(self.head_dim, self.head_dim, bias=False)
        self.fc_out = nn.Linear(heads * self.head_dim, embed_size)
        
    def forward(self, values, keys, query, mask):
        N = query.shape[0]
        value_len, key_len, query_len = values.shape[1], keys.shape[1], query.shape[1]
        
        # Split embedding into self.heads pieces
        values = values.reshape(N, value_len, self.heads, self.head_dim)
        keys = keys.reshape(N, key_len, self.heads, self.head_dim)
        queries = query.reshape(N, query_len, self.heads, self.head_dim)
        
        values = self.values(values)
        keys = self.keys(keys)
        queries = self.queries(queries)
        
        energy = torch.einsum("nqhd,nkhd->nhqk", [queries, keys])
        
        if mask is not None:
            energy = energy.masked_fill(mask == 0, float("-1e20"))
            
        attention = torch.softmax(energy / (self.embed_size ** (1/2)), dim=3)
        
        out = torch.einsum("nhql,nlhd->nqhd", [attention, values]).reshape(
            N, query_len, self.heads * self.head_dim
        )
        
        out = self.fc_out(out)
        return out
    
    
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
    

    def generate_text(model, tokenizer, prompt, max_length=50, temperature=1.0):
    input_ids = tokenizer.encode(prompt, return_tensors='pt')
    
    for _ in range(max_length):
        outputs = model(input_ids)
        logits = outputs.logits[:, -1, :] / temperature
        probs = torch.softmax(logits, dim=-1)
        next_token = torch.multinomial(probs, num_samples=1)
        
        if next_token.item() == tokenizer.eos_token_id:
            break
            
        input_ids = torch.cat([input_ids, next_token], dim=-1)
    
    return tokenizer.decode(input_ids[0], skip_special_tokens=True)
    
    
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
    

 * 低温度(0.1-0.5)：保守、可预测的输出
 * 高温度(0.7-1.0)：创意性更强但可能不连贯

    # 创建Python虚拟环境
    python -m venv ai_writing_env
    source ai_writing_env/bin/activate  # Linux/Mac
    ai_writing_env\Scripts\activate     # Windows
    
    # 安装核心库
    pip install torch transformers sentencepiece flask
    pip install numpy pandas tqdm
    
    
      
      
      
      
      
      
      
      
    

    from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer
    import torch
    from flask import Flask, request, jsonify
    
    app = Flask(__name__)
    
    class AIWriter:
    def __init__(self, model_name="gpt2-medium"):
        self.device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
        self.tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained(model_name)
        self.model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained(model_name).to(self.device)
        self.model.eval()
        
        # 添加特殊token处理
        self.tokenizer.add_special_tokens({'pad_token': '[PAD]'})
        self.model.resize_token_embeddings(len(self.tokenizer))
    
    def generate(self, prompt, max_length=150, temperature=0.9, top_k=50, top_p=0.95):
        input_ids = self.tokenizer.encode(prompt, return_tensors="pt").to(self.device)
        
        with torch.no_grad():
            output = self.model.generate(
                input_ids,
                max_length=max_length,
                temperature=temperature,
                top_k=top_k,
                top_p=top_p,
                repetition_penalty=1.2,
                do_sample=True,
                num_return_sequences=1
            )
        
        generated_text = self.tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
        return generated_text[len(prompt):]  # 返回新生成的部分
    
    writer = AIWriter()
    
    @app.route('/generate', methods=['POST'])
    def generate_text():
    data = request.json
    prompt = data.get('prompt', '')
    params = {
        'max_length': data.get('max_length', 150),
        'temperature': data.get('temperature', 0.9),
        'top_k': data.get('top_k', 50),
        'top_p': data.get('top_p', 0.95)
    }
    
    try:
        result = writer.generate(prompt, **params)
        return jsonify({'success': True, 'result': result})
    except Exception as e:
        return jsonify({'success': False, 'error': str(e)})
    
    if __name__ == '__main__':
    app.run(host='0.0.0.0', port=5000)
    
    
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
    

 * 使用Hugging Face的transformers库加载预训练GPT-2模型
 * 自动检测并使用GPU加速
 * 处理特殊token以适应不同生成场景

 * 将输入文本编码为模型可理解的token ID序列
 * 使用generate方法进行自回归文本生成
 * 支持关键参数调节：temperature、top_k、top_p等

 * 使用Flask提供RESTful API接口
 * 支持JSON格式的请求和响应
 * 参数验证和错误处理机制

 * 可添加缓存机制提高性能
 * 可集成内容过滤和安全检查
 * 可支持多模型切换和A/B测试

 * 自动生成财经报告、体育赛事报道
 * 例如美联社使用AI系统Automated Insights撰写财报新闻

 * 生成产品描述、广告文案、邮件营销内容
 * 如Persado的情感优化营销文案生成

 * 辅助小说创作、诗歌生成、剧本写作
 * 例如AI辅助作家创作科幻小说

 * 自动生成客服响应、FAQ内容
 * 如Zendesk的Answer Bot自动回复系统

 * 合同起草、商业计划书、项目报告生成
 * 如LawGeex的合同审查AI

 * 自动生成练习题、教学材料、学习指南
 * 如Duolingo的AI生成语言学习内容

 * 自动生成API文档、代码注释
 * 如GitHub Copilot的文档生成功能

 * 辅助撰写技术文章、教程
 * 如本篇文章的部分内容也得到AI辅助

 * 文献综述、论文摘要生成
 * 如Scite.ai的智能引用分析

 * 挑战：AI可能生成虚假或误导性内容
 * 对策：开发事实核查机制，水印技术

 * 挑战：训练数据版权问题，生成内容归属
 * 对策：建立合理使用框架，透明数据来源

 * 挑战：生成内容可能缺乏真正创新
 * 对策：人机协作，保留人类创意主导权

 * 挑战：对写作职业的冲击
 * 对策：重新定义人类创作者的价值定位