AI作文大赛作文生成技术主要基于自然语言处理（NLP）和深度学习算法。具体来说，它通过以下步骤实现：

1. 数据收集与预处理：首先需要大量的文本数据进行训练，这些数据可以是书籍、文章、新闻等。然后对数据进行清洗和格式化，去除无关信息，如标点符号、特殊字符等。

2. 模型构建：使用深度学习框架（如TensorFlow或PyTorch），构建一个神经网络模型。常见的模型包括循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）和Transformer架构等。这些模型能够捕捉到文本中的语义关系和上下文信息。

3. 训练过程：将预处理后的数据输入到模型中进行训练。在这个过程中，模型会不断调整其权重以最小化预测结果与真实标签之间的差异。常用的损失函数有交叉熵损失等。

4. 生成新文本：经过充分训练后，模型可以根据给定的主题或关键词生成新的文本。这个过程通常涉及到从已有的词汇库中选择合适的词来填充空白部分，并确保生成的内容符合语法结构和逻辑连贯性。

5. 评估与优化：最后还需要对生成的结果进行评估，看看是否满足预期的质量标准。根据反馈结果进一步调整参数或者改进算法设计。

需要注意的是，在实际应用中，为了保护隐私和版权等问题，可能会采取一些措施限制模型对外输出特定类型的信息。同时也要遵循相关法律法规，不得用于非法用途。