首要摆在AI面前的是2021年全国甲卷的考题，主题是“可为与有为”，详细题面如下：

　　在标题中并没有说到“青年”二字的情况下，AI竟然还能找到这样的切入点，这有点看头啊？

　　AI仍旧熟知咱们的套路，一通提高、提高，让改卷教师都不好意思打低分（不是）。

　　其次，它尽管使用了金句技术，马克思主义理论、李白诗句用得飞起，可是在文章的逻辑处理上，仍旧不太行。

　　就像下面这一段内容，每一句话单拿出来看都还能够，可是连成一段后，怎样又有点狗屁不通那味儿了？

　　此外，不知道是不是因为读了《鲁迅全集》的原因，AI如同有点搞不懂咱们现在的时代背景了。

　　本着看热闹不嫌事大的准则，光看现有事例怎样够，咱们当然要上手试一下它的水平终究怎么。

　　愿中国青年都脱节凉气，仅仅向上走，不必听妄自菲薄者流的话。能干事的干事，能发声的发声。

　　AI直接提出了青年人要自傲的主题，看来《鲁迅全集》没有白读，关于标题的了解仍是很到位的。

　　考虑到实在的高考作文标题中，有许多都是设问再答复，所以咱们也试了试给AI一个问句，会产生什么。

　　这样的问题在其他生成的文章中也非常常见，并且还会冒出来错别字、语病等小毛病。

　　这还仅仅榜首段，后边的内容还出现了赤色气球、子弹、龙牙、差人等等让人彻底摸不着头脑的内容。

　　不止是奇葩标题，在触及“古人”的标题时，AI还会冒出一两句奇形怪状的文言文来：

　　上面这些偶然“超常发挥”、均匀挣扎在及格线上下的文章，源自一个名为EssayKiller的AI写作结构，本质上是个多模块异构深度神经网络。

　　据模型作者@图灵的猫表明，这个AI生成文章有点“绰绰有余”的原因，也是因为选用的模型不是最先进的。

　　因为经费不足更好的模型没有开源，因而只能用GPT-2来生成文字，如果能用上GPT-3和华为盘古，作用必定比现在更好。

　　从结构上看，这个AI结构首要包括5部分：输入、辨认网络、言语网络、判分网络和输出。

　　相当于咱们平常的“5步写作文”：拿到试卷、看题、打草稿、过错查看、写答题卡。

　　在看题部分，EssayKiller首要选用了OpenCV的EAST文本检测器，能以13帧/秒的速度，扫描恣意方向、巨细的720p图片文本，并将其间的文字检测出来。

　　例如，将上面这张图片中的文字，转换成能直接输入模型的文本信息：“三写作70分……”

　　至于打草稿部分，则分为阅览了解、文本联想两部分，分别由BERT和GPT-2来完结。

　　BERT会将接收到的语句信息进行拆分、打碎，提取其间的要害词来，并将这些“有必要出现在内文”的要害词交给GPT-2；

　　GPT-2在收到要害信息后，就能依据要求开端“大做文章”，每句话都与要害词密切相关，无时无刻不在“点题”。

　　要想让这些语句看起来流通成段，还得筛去一批真·狗屁不通的病句，并查看语句中的拼写过错、机翻等问题。

　　这便是过错查看部分，EssayKiller直接调用了百度模型DNN的API，首要原理是对语句中的词语进行剖析，并判别它们是否处在正确的方位上。

　　在这3大要害步骤完结后，就能够正式排版成答题纸的格局，并用手写机器人输出了（相关模型也是开源的）。

　　据@图灵的猫表明，不期望有人用EssayKiller来写作业，因而并没有开源相关参数设置，colab的调用次数也有严厉约束。

　　要是出现违规行为，或许整个开源项目都会被封闭，一起也没法用Colab在线体会了。

　　@图灵的猫介绍说，要想让AI模型写出这种作用的作文，在“言语生成模块”的练习会集，毛选和鲁迅全集等著作占比要超越10%。

　　而模型的其他练习材料，则首要来源于开源中文散文数据集、高考作文数据集等。

　　究竟，终究出现出来的几篇高考作文，都是在言语生成模型后，通过机器判分+人工挑选，才展现在读者面前的。

　　而在作文中所出现出的排比等高档修辞方法，也只能阐明练习语猜中包括这类修辞，而AI模型在学习的过程中“回忆”了它们，并不能阐明现已学到了这些方法。

　　换而言之，这次的AI模型，作用的确超乎预期，但并不意味着它真实“消化”了这些语料。

　　要是有空的话，我会将大刘、阿西莫夫和阿瑟克拉克等科幻作家的著作参加练习集，让AI模型试试写科幻小说。