2016年的裡約奧運會期間， 寫稿機器人Xiaomingbot通過對接奧組委的資料庫資訊，
可以進行即時撰寫新聞稿件， 在 16 天內發佈了 456 篇資訊報導。
平均新聞生成到發佈時間為 2 秒鐘， 幾乎達到電視直播的傳播速度。
Xiaomingbot 是今日頭條實驗室研發的AI機器人，
可以通過兩種文本生成技術產出新聞：
一是針對資料庫中表格資料和知識庫生成自然語言的比賽結果報導， 即簡訊；
二是利用體育比賽文字直播精煉合成比賽過程的總結報導， 即資訊。
事實上， 今日頭條不僅僅是新聞用戶端， 更是一款基於機器學習的個性化資訊推薦引擎，
是所有資訊、內容分享創作的平臺。
人工智慧和機器學習的演算法起到了重要作用， 能夠幫助高效精准地把使用者感興趣的內容推薦出去。
今日頭條的內容平臺對應著雙邊使用者：一邊是內容的創作者，
另一邊是內容的消費者。
所以為了把最好的內容推薦給最需要的讀者，
就需要機器學習的技術。
與今日頭條的機器人類似的， 《紐約時報》數位部門開發了機器人編輯 Blossomblot。
每天推送 300 篇文章， 每篇文章的平均閱讀量是普通文章的38倍。
此外， 《紐約時報》還會在財報季、運動比賽報導的時候使用機器人來寫稿；
美聯社在過去一年多時間裡使用 Wordsmith 系統編發企業財報；
在華爾街引起巨大反響的 Kensho 可以通過接入美國勞工部等資料來源來自行創造投資分析報告；
電訊社也計畫使用雅虎在報導夢幻橄欖球聯賽時用到的技術， 用來發佈一些美式橄欖球回顧；
路透社也在發表機器撰寫的文章， 該系統的負責人認為“在一次盲測中， 機器的作品表現得比人類作品更具可讀性”；
此外， 還有專門提供標題黨服務的 Click-o-Tron 公司。