智能写作工具一般利用以下技术开发：

1. 自然语言应对（NLP）技术：这是写作工具的核心技术它涵语言理解、语言生成、语义分析等子技术用于理解和生成人类语言。

2. 机器学算法：如深度学、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、生成对抗网络（GAN）等，这些算法帮助模型学大量文本数据从而增进写作优劣。

以下是若干具体的技术介绍：

1. 深度学框架：如TensorFlow、PyTorch等，这些框架提供了构建和训练复杂神经网络的工具，使得实小编可以应对和理解文本数据。

2. 预训练语言模型：如GPT（生成预训练）、BERT（双向编码器表示）、RoBERTa等，这些模型在大规模文本语料库上实行预训练可以生成连贯、有逻辑的文本。

3. 对话式语言模型：如Chat GPT，它是一种基于GPT模型的对话系统，能够与使用者实自然对话，并生成相应的文本内容。

4. 文本生成算法：如马尔可夫链、马尔可夫决策过程等，这些算法可按照给定的上下文生成文本。

智能写作工具的开发涉及多种先进技术的综合应用，使得这些工具能够高效、精准地生成各种类型的文本内容。