人工智能根据要求撰写总结的过程依赖于先进的自然语言处理技术，特别是基于Transformer架构的大型语言模型。这些模型通过分析输入文本的语义结构，识别关键信息点，并按照指定的格式、长度和风格要求生成连贯的摘要。
关键要点： AI写总结不仅仅是简单的文本压缩，而是理解、提取和重构信息的过程。通过适当的提示工程，可以引导AI生成更符合特定需求的总结内容。
要让AI根据特定要求写总结，用户需要提供清晰的指令，包括：总结的长度、重点关注的方面、目标受众、语言风格（正式或非正式）以及任何需要特别强调或忽略的内容。
优化AI总结质量的步骤
- 明确总结目标： 确定总结的主要用途（如学术论文摘要、会议记录、新闻报道等），这直接影响AI提取信息的侧重点。
- 提供清晰指令： 使用具体、明确的语言描述要求，包括长度限制、关键要素和期望的叙述角度。
- 示例引导： 提供一个或几个符合要求的总结示例，帮助AI更好地理解你的期望。
- 迭代优化： 根据AI的初次输出，提供具体的反馈和修正要求，逐步优化结果。
- 人工审核与调整： 始终对AI生成的总结进行人工审核，确保准确性、完整性和适当的表达。