提升AI文章生成器的能力与精度，需从以下几个方面进行优化与改进：

一、数据质量：数据是AI模型训练的基础。为提高文章生成器的能力与精度，首先应确保训练数据的质量。这包括数据的多样性、准确性和完整性。筛选优质数据源，去除噪声数据，对数据进行预处理，如去重、清洗和标注，以提升数据质量。

二、模型优化：采用先进的深度学习算法，如Transformer、BERT等，构建更为强大的语言模型。通过调整模型结构、参数和训练策略，提高模型对文本的理解和生成能力。同时，引入对抗训练、迁移学习等技术，增强模型的泛化能力和鲁棒性。

三、多模态信息融合：将文本、图像、音频等多模态信息进行融合，使AI文章生成器能够更全面地理解输入信息。通过多模态信息互补，提高文章生成的准确性和丰富度。

四、强化学习：运用强化学习技术，让AI文章生成器在与用户互动的过程中不断优化生成策略。通过奖励机制和反馈信号，使模型生成更符合用户需求的文章。

五、个性化定制：针对不同用户的需求，对文章生成器进行个性化定制。通过收集用户反馈和行为数据，优化模型参数，提高生成文章的针对性和满意度。

六、持续迭代与优化：AI文章生成器是