本文探讨了利用AI进行内容创作的两种方式：基于代码编程和扣子空间。前者利用远程模块API和Deepseek V3模型，快速生成大量文章，但图片匹配较少。后者生成文章质量较高，逻辑性强，且能生成汇总式HTML，但耗时较长。文章对比了两种方式的优劣，并指出LLM在自动化创作、动态适配、知识融合和风格模拟方面的技术突破正在重塑内容生产范式。

💻基于代码编程方式，利用siiconflow的远程模块API和Deepseek V3模型，在10分钟内生成10篇文章，效率高，但文章段落匹配的图片较少。

🧠扣子空间方式，虽然耗时50分钟，但文章逻辑和质量较高，能够生成汇总式的HTML，适合对内容质量有较高要求的场景。

🚀LLM技术革新正在重塑内容生产范式，通过自动化创作，将人类从重复性写作中解放，并能动态适配不同文体和领域的需求。

📚LLM通过海量数据训练，实现知识融合，生成兼具深度与广度的内容，同时还能通过微调模仿特定作者笔触，拓展创意边界。

一.基于代码编程实现

我们当前是使用siiconflow的远程模块API, 采用Deepseek V3模型， 先看日志

程序流程

时序图

总计生成10篇文章花费10分钟

另一组

程序输出目录

10篇文章，按段落匹配下载的30张图片

二. 扣子空间

与

最终结果，花费50分钟

扣子空间生成文章逻辑与质量较高，可以生成汇总式的HTML， 但花费时间较长，文章段落图片不多。

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三.两者对比

四.技术革新重塑内容生产范式

效率跃迁

自动化创作：LLM可快速生成结构化内容（如新闻摘要、产品描述、学术初稿），将人类从重复性写作中解放。例如，美联社用AI撰写财报新闻，效率提升10倍。动态适配：通过调整参数，智能体可实时切换文体（如学术论文→科普文案）或领域（医学→科技），满足碎片化内容需求。

质量突破

知识融合：LLM通过海量数据训练，能整合跨学科信息，生成兼具深度与广度的内容（如结合气候模型与政策分析的报告）。风格模拟：通过微调，可模仿特定作者笔触（如模仿莎士比亚戏剧体撰写商业文案），拓展创意边界。