要批量生成具有明显风格区别且每篇文章都不低于3000字的文章，可以尝试使用自然语言处理技术和文本生成模型。以下是一种可能的方法：
1. 收集和准备数据：首先需要收集热度高的标题，确保是你要发布的主题。
2. 数据预处理：对收集到的样本文章进行预处理，包括去除特殊字符、标点符号、停用词等，并进行分词和标注。
3. 构建语言模型：使用机器学习或深度学习技术构建一个语言模型，如循环神经网络（RNN）或转换器（Transformer）。可以使用开源的自然语言处理库如TensorFlow或PyTorch来实现。
4. 模型训练：使用预处理后的数据集对语言模型进行训练，进一步调整模型的参数以提高生成效果和多样性。
5. 风格控制：为了确保每篇文章具有明显的风格区别，可以在训练语言模型时引入风格标签，并通过修改模型的输入或训练目标，使其能够产生符合指定风格的文章。
6. 文章生成：在训练完成后，可以使用训练好的语言模型来生成一批文章。可以根据需求设置每篇文章的长度不低于3000字，并使用特定的风格标签控制生成的文章风格。可以利用模型对给定主题的上下文进行续写，或者生成完整的新文章。
需要注意的是，文本生成技术仍然具有一定的限制，生成的文章可能不会和人类写作的完全一样。因此，在使用自动化方法生成大量文章之前，需要进行人工的审查和编辑，以确保质量和可读性。
此外，为了突出写作效率，可以优化模型的训练过程、调参以及并行计算等方面，以提高生成速度和效率。合理利用硬件资源和分布式计算，例如使用GPU或在云平台上进行训练和推理也可以进一步加快生成速度。
体验入口：
电脑端：https://xiezuo.xunbangclub.com/web/复制浏览器打开，需扫码登录。
手机端：搜索关注 公*众*号：“AI点餐会员”--智能写作 进行使用（置顶公-众-号使用更便捷）
