【第11章：生成式AI与创意应用—11.1 文本生成与创意写作辅助的实现与优化】

凌晨三点的书房，作家李明第27次删除了刚写好的段落。窗外路灯在稿纸上投下斑驳光影，就像他此刻支离破碎的创作灵感。突然，写作软件弹出提示："检测到情感转折生硬，建议尝试’雨夜独白’场景模板？"这个由生成式AI驱动的建议，不仅拯救了濒临崩溃的章节，更揭开了一场正在发生的创作革命。

一、语言模型的进化论：从统计机器到创作伙伴

在深入了解文本生成的魔法之前，我们需要回到1950年代的香农实验室。这位信息论之父用马尔可夫链模拟英文文本时，可能没想到七十多年后，AI不仅能续写《红楼梦》，还能为Netflix定制剧本。

1.1 神经网络的觉醒时刻

早期的N-gram模型像蹒跚学步的孩童，仅能根据前2-3个词预测后续内容。2014年Google推出的Word2Vec词向量，首次让机器理解到"国王-男人+女人=女王"的语义关系。这就像给AI装上了概念透镜，使其能捕捉词语间的微妙联系。

但真正的转折点在2017年到来。Google大脑团队提出的Transformer架构，用自注意力机制颠覆了传统序列处理方式。这种机制允许每个词语直接与全文任意