以下是一个简单的AI写文章源码示例，使用Python和自然语言处理（NLP）库来实现。这个示例使用了一个预训练的语言模型来生成文本。

注意： 这个示例仅供参考，实际应用中可能需要更复杂的实现和更多的训练数据。

所需库：

* `transformers` 库（用于加载预训练语言模型）
* `torch` 库（用于深度学习）

代码：
python
import torch
from transformers import T5Tokenizer, T5ForConditionalGeneration

加载预训练语言模型和 tokenizer
model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained('t5base')
tokenizer = T5Tokenizer.from_pretrained('t5base')

def generate_text(prompt, max_length=512):
将输入文本编码为 token IDs
input_ids = tokenizer.encode(prompt, return_tensors='pt')

生成文本
output = model.generate(input_ids, max_length=max_length)

将生成的 token IDs 解码为文本
generated_text = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)

return generated_text

测试生成文本
prompt = 写一篇关于人工智能的文章
generated_text = generate_text(prompt)
print(generated_text)

工作原理：

1、加载预训练的 T5 语言模型和对应的 tokenizer。
2、定义一个 `generate_text` 函数，接受一个输入提示（prompt）和最大生成长度（max_length）。
3、将输入提示编码为 token IDs。
4、使用 T5 模型生成文本，传入编码后的 token IDs 和最大生成长度。
5、将生成的 token IDs 解码为文本。
6、返回生成的文本。

示例输出：

人工智能是一种模拟人类智能行为的技术。近年来，人工智能技术得到了快速发展，并在许多领域得到了广泛应用。人工智能可以应用于图像识别、自然语言处理、语音识别等领域。

注意：

* 这个示例使用的是 T5 模型，这是一个通用的文本生成模型。根据实际需求，可以选择其他预训练模型，如 BERT、RoBERTa 等。
* 生成的文本质量取决于预训练模型的质量和输入提示的质量。
* 这个示例仅供参考，实际应用中可能需要更复杂的实现和更多的训练数据。

如果你想使用其他语言模型或更高级的功能，可以尝试以下库：

* `huggingface/transformers`
* `stanfordnlp/stanza`
* `NLTK`
* `spaCy`

希望这个示例对你有帮助！